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摘要
Semivarying models extend varying coefficient models by allowing some regression coefficients to be constant with respect to the underlying covariate(s). In this paper we develop a semivarying joint modelling framework for estimating the time-varying association between two intensively measured longitudinal responses: a continuous one and a binary one. To overcome the major challenge of jointly modelling these responses, namely, the lack of a natural multivariate distribution we introduce a Gaussian latent variable underlying the binary response. We then decompose the model into two components: a marginal model for the continuous response and a conditional model for the binary response given the continuous response. We develop a two-stage estimation procedure and discuss the asymptotic normality of the resulting estimators. We assess the finite-sample performance of our procedure using a simulation study, and we illustrate our method by analyzing binary and continuous responses from the Women's Interagency HIV Study. The Canadian Journal of Statistics 44: 44-57; 2016 (c) 2015 Statistical Society of Canada Resume Les modeles a coefficients semi-variables sont une generalisation des modeles a coefficients variables qui permettent a certains coefficients de regression de demeurer constants par rapport aux covariables sous-jacentes. Les auteurs developpent un cadre de modelisation conjointe afin d'estimer les variations temporelles de l'association entre deux reponses longitudinales mesurees intensement : l'une continue, l'autre binaire. Afin de surmonter le defi majeur de la modelisation conjointe de ces reponses, nommement l'absence d'un candidat naturel pour la distribution multivariee, les auteurs proposent une variable latente gaussienne pour la reponse binaire. Ils decomposent alors le modele en deux composantes : un modele marginal pour la reponse continue, et un modele conditionel pour la reponse binaire sachant la reponse continue. Les auteurs developpent une procedure d'estimation en deux etapes et discutent de la normalite asymptotique des estimateurs ainsi obtenus. Ils evaluent la performance de leur procedure sur des echantillons finis a l'aide de simulations et illustrent leur methode en analysant des reponses binaires et continues de l'etude interinstitutions sur le VIH chez les femmes (WIHS).
- 出版日期2016-3
