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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Censored linear regression models for irregularly observed longitudinal data using the multivariate-t distribution

Texto completo
Autor(es):
Garay, Aldo M. ; Castro, Luis M. ; Leskow, Jacek ; Lachos, Victor H.
Número total de Autores: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: STATISTICAL METHODS IN MEDICAL RESEARCH; v. 26, n. 2, p. 542-566, APR 2017.
Citações Web of Science: 7
Resumo

In acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) studies it is quite common to observe viral load measurements collected irregularly over time. Moreover, these measurements can be subjected to some upper and/or lower detection limits depending on the quantification assays. A complication arises when these continuous repeated measures have a heavy-tailed behavior. For such data structures, we propose a robust structure for a censored linear model based on the multivariate Student's t-distribution. To compensate for the autocorrelation existing among irregularly observed measures, a damped exponential correlation structure is employed. An efficient expectation maximization type algorithm is developed for computing the maximum likelihood estimates, obtaining as a by-product the standard errors of the fixed effects and the log-likelihood function. The proposed algorithm uses closed-form expressions at the E-step that rely on formulas for the mean and variance of a truncated multivariate Student's t-distribution. The methodology is illustrated through an application to an Human Immunodeficiency Virus-AIDS (HIV-AIDS) study and several simulation studies. (AU)

Processo FAPESP: 12/19445-0 - Modelagem flexível de modelos longitudinais complexos usando distribuições skew-elípticas
Beneficiário:Víctor Hugo Lachos Dávila
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
Processo FAPESP: 13/21468-0 - Modelos com erros nas variáveis para dados censurados usando distribuições de misturas da escala skew-normal
Beneficiário:Aldo William Medina Garay
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 14/02938-9 - Estimação e diagnóstico em modelos de efeitos mistos para dados censurados usando misturas de escala skew-normal
Beneficiário:Víctor Hugo Lachos Dávila
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular
Processo FAPESP: 14/11831-3 - Métodos computacionais modernos em modelagem estocástica
Beneficiário:Víctor Hugo Lachos Dávila
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional