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用于纵向数据且具有渐近线的多项式。

Polynomials with asymptotes for longitudinal data.

作者信息

Jones R H

机构信息

Department of Preventive Medicine and Biometrics, School of Medicine, University of Colorado Health Sciences Center, Denver 80262, USA.

出版信息

Stat Med. 1996 Jan 15;15(1):61-74. doi: 10.1002/(SICI)1097-0258(19960115)15:1<61::AID-SIM140>3.0.CO;2-R.

DOI:10.1002/(SICI)1097-0258(19960115)15:1<61::AID-SIM140>3.0.CO;2-R
PMID:8614746
Abstract

I use Laguerre polynomials to model growth curves or time--response curves known to approach an asymptote as time approaches infinity. An example is with measurements on a variable or variables from subjects recovering from surgery. These variables can often vary in a non-monotonic fashion for which a functional form of the curve is unknown. Using a longitudinal data mixed model, one can include in the model random subject effects, within-subject serial correlation and fixed or time varying covariates. I present two examples that involve groups of subjects recovering from surgery.

摘要

我使用拉盖尔多项式来模拟已知随着时间趋于无穷而趋近于渐近线的生长曲线或时间响应曲线。一个例子是对接受手术康复的受试者的一个或多个变量进行测量。这些变量通常会以非单调的方式变化,而曲线的函数形式是未知的。使用纵向数据混合模型,可以在模型中纳入随机的个体效应、个体内的序列相关性以及固定或随时间变化的协变量。我给出两个涉及接受手术康复的受试者组的例子。

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