《基於複雜縱向數據的混合聯合模型研究》是依託華中科技大學，由尹平擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於複雜縱向數據的混合聯合模型研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：尹平
- 依託單位：華中科技大學
- 批准號：81573262
- 申請代碼：H3011
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2016-01-01 至 2019-12-31
- 支持經費：60（萬元）
中文摘要
縱向數據中的多水平結構、異質性、非常態分配、數據缺失、協變數測量誤差等特徵較常見，但鮮有研究探討這些特徵同時存在時產生的偏倚，對統計推斷的聯合影響也尚不明確。當這些特徵同時存在時統計推斷和數據分析將會極其複雜。前期研究對上述部分特徵通過引入偏態分布、應變數缺失機制及單個協變數測量誤差構建了有限混合模型，擬合效果良好。本課題在前期研究基礎上，擬以有限混合模型為框架，構建含高水平隨機效應、偏斜分布、應變數和/或協變數缺失機制、多維時協變數測量誤差的混合聯合模型；採用Bayesian方法進行統計推斷，同步獲得模型的參數估計及個體歸屬於每一軌跡類別的機率，開發統計實現軟體包。用實際數據和Monte Carlo模擬對模型和方法進行診斷，通過糖尿病前期佇列作實踐驗證。以期進一步補充或完善縱向數據分析的方法學體系，為疾病風險評估與個體化治療、大型縱向調查及佇列研究的數據分析等提供方法學支持。
