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2019.12.12

GEE長期追蹤資料分析在資料缺失下的模型選取問題

 

GEE 長期追蹤資料分析

在資料缺失下的模型選取問題

長期追蹤研究 (longitudinal study) 廣泛出現於社會學、生物學及醫學等學科的研究領域。在長期追蹤研究中,每個研究對象在多個時間點被觀察,由此長期追蹤所得到數據中,研究者可了解所感興趣的應變量 (如體重、疾病狀態、事件發生次數等) 如何隨時間及其他因變量 (如運動頻率、用藥類別、初始事件次數) 而變化,亦可了解不同時間點應變量間的相關情況。在長期追蹤資料分析的統計方法中,由 Kung-Yee Laing (梁賡義) 與Scott Zeger 於1986年所提出的 generalized estimating equations (GEE) 方法是一廣被使用的方法,它可用來分析各時間點之應變量與因變量間的關係,即長期追蹤資料的邊際迴歸分析 (marginal regression analysis)。GEE分析的特點在於,其考慮了各時間點應變量間的相關結構,且其迴歸參數的正確估計 (consistent estimation) 在不正確的應變量間相關結構假設下仍然成立,因此具有統計推論上的穩健性 (robustness)。

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中央研究院統計科學研究所 程毅豪 研究員

 

R軟體套件介紹 : data.table

在現在這個資料龐大且雜亂的時代,R 本身的函數也漸漸的越來越跟不上這個時代,一些基本的函數使用起來變得很沒有效率,甚至在資料量大的時候根本無法使用,因此漸漸的有人發展了其他的package 來幫助我們進行資料清理,像是常見的 “dplyr” 。而近幾年有另外一個package 崛起,那就是今天要介紹的 data.table。

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生物統計研究中心 王博賢 副統計分析師 

 

生統中心活動剪影

多重有序因果中介效應分析之廣義模型

  • 講者 : 國立交通大學統計學研究所 林聖軒 助理教授

  • 時間 : 2019. 11. 13(三) 14:00-15:30

  • 地點 : 臺北醫學大學大安校區B205會議室

 

數據處成立揭牌典禮

  • 時間 : 2019.12.16 (一) 10:00-11:00

  • 地點 : 臺北醫學大學君蔚樓一樓 夢想創新空間

 

生統中心諮詢服務

 

 






































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三院駐點諮詢

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若有異動,請依研究部公告為主。欲預約「駐點諮詢」者,請洽各醫院之研究部。