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SPSS廣義線性模型：廣義估計方程
2017-11-08
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SPSS廣義線性模型：廣義估計方程

一、廣義估計方程：

1、概念：廣義估計方程過程對廣義線性模型進行了擴展，以允許分析重復(fù)的測量或其他相關(guān)觀察數(shù)據(jù)，例如聚類數(shù)據(jù)。

2、示例。公共衛(wèi)生官員可以使用廣義估計方程，在空氣污染對兒童影響研究中采用重復(fù)度量Logistic回歸模型。

3、數(shù)據(jù)。響應(yīng)可以是尺度數(shù)據(jù)、計數(shù)數(shù)據(jù)、二分類數(shù)據(jù)或試驗事件數(shù)據(jù)。假設(shè)因子是分類型的。假設(shè)協(xié)變量、尺度權(quán)重和偏移量是尺度型的。用于定義主體或主體內(nèi)重復(fù)度量的變量不能用于定義響應(yīng)，但可以在模型中發(fā)揮其他作用。

4、假設(shè)。假設(shè)各個個案在主體內(nèi)部是相關(guān)的，在主體之間是獨立的。表示主體內(nèi)相關(guān)性的相關(guān)矩陣作為模型的一部分進行估計。

二、重復(fù)（分析-廣義線性模型-廣義估計方程-重復(fù)）

1、主體內(nèi)變量。主體內(nèi)變量值的組合定義主體中度量的順序；因此，主體內(nèi)變量和主體變量的組合唯一定義每個度量。例如，時間、醫(yī)院ID和病人ID的組合為每個個案定義特定醫(yī)院中特定病人的一次就診。如果數(shù)據(jù)集已經(jīng)排序，每個主體的重復(fù)度量因而按正確順序在連續(xù)個案段中發(fā)生，則并不嚴(yán)格要求必須指定主體內(nèi)變量，并且您可以取消選擇按個體變量和主體內(nèi)變量對個案進行排序并保存執(zhí)行（臨時）排序所需的處理時間。通常，利用主體內(nèi)變量確保度量的正確順序是很好的方法。主體變量和主體內(nèi)變量不能用于定義響應(yīng)，但它們可以在模型中執(zhí)行其他功能。例如，醫(yī)院ID可用作模型中的因子。

2、協(xié)方差矩陣?；谀Ｐ偷墓烙嬍荋essian矩陣的廣義逆負矩陣。健壯性估計（也稱為Huber/White/sandwich估計）是“改正”的基于模型的估計，即使錯誤地指定了工作相關(guān)矩陣，也能提供對協(xié)方差的一致估計。該規(guī)范適用于廣義估計方程的線性模型部分中的參數(shù)，而估計選項卡上的規(guī)范只適用于初始廣義線性模型。

3、工作相關(guān)性矩陣。此相關(guān)矩陣表示主體內(nèi)相關(guān)性。其大小由度量數(shù)決定，因此也由主體內(nèi)變量的值組合決定。您可以指定以下結(jié)構(gòu)之一：◎獨立。重復(fù)度量不相關(guān)?！駻R(1)。重復(fù)度量具有一階自回歸關(guān)系。任意兩個元素之間的相關(guān)性對于相鄰元素為?，對于由第三個元素分隔的元素為?2，依此類推。?受到約束，以使–1<</span>?<1?！蚩山粨Q。此結(jié)構(gòu)在元素之間具有同質(zhì)相關(guān)性。又稱為復(fù)合對稱結(jié)構(gòu)?！蛞繫協(xié)變量。連續(xù)的測量具有共同的相關(guān)系數(shù)，由第三個度量分隔的測量對具有共同的相關(guān)系數(shù)，依此類推，直到由m 1個其他度量分隔的測量對。具有更多分隔的測量假設(shè)為不相關(guān)。選擇此結(jié)構(gòu)時，請指定小于工作相關(guān)矩陣的階的m值?！蛭唇Y(jié)構(gòu)化。這是一個非常一般的相關(guān)矩陣。


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