Resumen

Proponemos un enfoque de modelado conjunto marginalizado para la inferencia marginal sobre la asociación entre respuestas longitudinales y covariables cuando las mediciones longitudinales están sujetas a abandonos informativos. El modelo propuesto está motivado por la idea de vincular las respuestas longitudinales y los tiempos de abandono a través de variables latentes centrándose en inferencias marginales. Desarrollamos un procedimiento de inferencia simple basado en una serie de ecuaciones estimadoras, y los estimadores resultantes son consistentes y asintóticamente normales con una matriz de covarianza de tipo sándwich lista para ser estimada mediante la regla de plug-in habitual. El rendimiento de nuestro enfoque se evalúa a través de simulaciones y se ilustra con una aplicación de datos de enfermedad renal.

• Materias:Modelos de regresión Conjunto borroso Agrupamiento Factores de transcripción Modelo autorregresivo
• Subjects:Regression models Fuzzy set Clustering Transcription factors Autoregressive model
• Palabras claves:Modelo propuesto; Respuestas longitudinales; Covariables; Abandonos informativos; Variables latentes; Procedimiento de inferencia
• Keywords:Proposed model; Longitudinal responses; Covariates; Informative dropouts; Latent variables; Inference procedure