Bayesian quantile regression for partially linear mixed-effects models in skew longitudinal data

Publish Year: 1398
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 425

متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

IBIS09_060

تاریخ نمایه سازی: 19 اسفند 1399

Abstract:

The linear mixed model has become the most frequently used analytic tool for longitu- dinal data analysis with continuous repeated measures. A linear mixed model consistsof fixed effects and random effects and is characterized by the ability of accounting for both the between- and within- subject variabilities. Following Lin and Lee (2008), in this article we advocate the use of multivariate skew-elliptical distribution, so that the Bayesian quantile regression for skew-elliptical partially linear mixed model is developed. Using the connection between asymmet- ric Laplace distribution (ALD) and quantile regression discussed by Yu and Moyeed (2001), we develop a fully Bayesian hierarchical model to estimate the parameters of conditional quantile functions with random effects by adopting an ALD for random errors and a multivariate skew-elliptical distribution introduced by Sahu et al. (2003), for random effects.

Authors

Zeinab Morshedi

Department of Statistics, University of Zanjan, Zanjan, Iran

Ali Aghamohammadi

Department of Statistics, University of Zanjan, Zanjan, Iran