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Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data

机译:序数纵向数据的贝叶斯分位数回归

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摘要

Since the pioneering work by Koenker and Bassett (1978), quantile regressionmodels and its applications have become increasingly popular and important forresearch in many areas. In this paper, a random effects ordinal quantileregression model is proposed for analysis of longitudinal data with ordinaloutcome of interest. An efficient Gibbs sampling algorithm was derived forfitting the model to the data based on a location scale mixture representationof the skewed double exponential distribution. The proposed approach isillustrated using simulated data and a real data example. This is the firstwork to discuss quantile regression for analysis of longitudinal data withordinal outcome.
机译:自从Koenker和Bassett(1978)进行开创性工作以来,分位数回归模型及其应用已变得越来越流行,并且在许多领域对于研究都非常重要。在本文中,提出了一种随机效应序数分位数回归模型,用于分析具有序数结果的纵向数据。推导了一种有效的吉布斯采样算法,该算法基于偏双指数分布的位置比例混合表示将模型拟合到数据中。使用仿真数据和实际数据示例说明了所提出的方法。这是讨论分位数回归以分析纵向数据和原始结果的第一项工作。

著录项

  • 作者

    Alhamzawi, Rahim;

  • 作者单位
  • 年度 2016
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