다변량 다단계 일반화 선형모형을 이용한 변량효과 추정

Abstract

경시적 범주형 자료(longitudinal categorical data)에서 흔히 보여지는 반복측정자료에서는 자료들끼리 상관관계가 존재하며 관측할 수 없는 변량효과가 존재한다. 이러한 공변량 효과를 다단계 가능도를 통한 주변화 모형을 이용하여 추론한다. 본 논문에서는 다단계 일반화 선형모형을 확장하여 반응변수들간에도 상관관계를 고려한 다변량 이중 다단계 일반화 선형모형을 소개하고 실제 자료에 적용하여 이를 기존의 다단계 일반화 선형모형과 비교해 보았다.;Repeated measures data is often obtained from longitudinal categorical data, and the repeated measurements provide the correlation between datasets along with the existing unmeasurable random effects. The covariates effect is estimated by using marginal models via hierarchical likelihood. This paper introduces Double Hierarchical Generalized Linear Models (DHGLMs), an extention of Hierarcical Generalized Linear Mixed Models that consider the correlation between multivariate response variables, and compares both models by applying the same real-life data and observing the results.