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Bayesian Test of Homogeneity in Transition Model for Longitudinal Ordinal Response Data with Missing Values

机译:缺失值纵向响应数据转换模型均匀性的贝叶斯

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摘要

For analyzing longitudinal ordinal response data, many methods are available to take into account the correlations between responses of the same individual where different methods use different approaches. One of the methods to consider this correlation is the transition (Markov) model. In this paper, we present a Bayesian test of homogeneity of a transition model for analyzing longitudinal ordinal response data. In other words we test whether the transition probabilities pmabt ’s, which are probabilities of moving to state b from state a of mth individual at time t, are the same for any given time t, i.e., pmabt = pmab. A cumulative logistic regression model and the Bayesian method, using MCMC, are implemented for testing the null hypothesis of homogeneity. We also define what a specific homogeneous covariate is. Our approach is applied on three-period longitudinal Fluvoxamine (a treatment for deregulation of serotonin in brain) data.
机译:为了分析纵向序序数据,可以考虑许多方法来考虑不同方法使用不同方法的同一个体的响应之间的相关性。考虑此相关性的方法之一是转换(马尔可夫)模型。在本文中,我们展示了一种过渡模型的同质性的贝叶斯考验,用于分析纵向序响应数据。换句话说,我们测试过渡概率pmabt,这是在时间t的时间t的状态a移动到状态a的状态b的概率,对于任何给定的时间t,即pmabt = pmab是相同的。使用MCMC实现累积逻辑回归模型和贝叶斯方法,用于测试均匀性的零假设。我们还定义了特定的同质协变量是什么。我们的方法适用于三期纵向氟虫胺(一种治疗脑卒中血清素的治疗)数据。

著录项

  • 作者

    S. Noorian; M. Ganjali;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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