一般化推定方程式を用いた経時的順序多値データの解析

中島栄二
J Japan Statist Soc 30(1):1-15, 2000

要約

一般化推定方程式を用いた繰り返し順序多値データの解析のための一つのモデルを提示する。我々の方法はMcCullaghのモデル（1980年）の経時データに対する直接的な拡張である。独立推定方程式の時には、このモデルはMillerら（1993年）とLipsitzら（1994年）によって提案されたモデルと同値である。このモデルが相関のある観測値を許すように拡張された場合には、我々のモデルは彼らのモデルと同値ではない。さらに、我々の方法による相関構造の推定では、第二の推定方程式においてMillerらの作業共分散行列よりも単純な行列を用いている。また、我々の相関モデルではAR（1）相関構造の使用も許される。この相関構造は上に述べた他の二つの方法では使用不可能である。二つの経時的順序多値データの解析例を示す。一つは判断に基づく順序データで、もう一つは連続量グループ化順序データである。解析の結果、各データセットに対して、幾つかの作業相関モデルの中で比較的単純な作業相関構造で十分よい適合が得られた。