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基底関数展開に基づく混合効果モデル(1)
• 経時測定データ: {(𝑡𝑖𝛼
, 𝑥𝑖𝛼
); 𝑖 = 1, … , 𝑛, 𝛼 = 1, … , 𝑛𝑖
}
𝑡𝑖𝛼
:第 𝑖 観測,第 𝛼 の時点 𝑥𝑖𝛼
:𝑡𝑖𝛼
における観測値
• 基底関数展開に基づく混合効果モデル (Rice & Wu, 2001, Biometrics)
𝑥𝑖𝛼
=
𝑘=1
𝑚𝑓
𝑤𝑘
𝜙
𝑘
𝑓 𝑡𝑖𝛼
+
𝑙=1
𝑚𝑟
𝑣𝑖𝑙
𝜙
𝑙
𝑟 𝑡𝑖𝛼
+ 𝜀𝑖𝛼
= 𝒘𝑇𝝓 𝑓 𝑡𝑖𝛼
+ 𝒗𝑖
𝑇𝝓 𝑟 𝑡𝑖𝛼
+ 𝜀𝑖𝛼
𝝓 𝑓 𝑡 = 𝜙
1
𝑓 𝑡 , … , 𝜙𝑚𝑓
𝑓 𝑡
𝑇
, 𝝓 𝑟 𝑡 = 𝜙1
𝑟 𝑡 , … , 𝜙𝑚𝑟
𝑟 𝑡
𝑇
:基底関数
𝒘 = 𝑤1
, … , 𝑤𝑚𝑓
𝑇
:固定効果係数, 𝒗𝑖
= 𝑣𝑖1
, … , 𝑣𝑖𝑚𝑟
𝑇
~𝑁𝑚𝑟
𝟎, Γ :変量効果係数(確率変数)
𝜺𝑖
= 𝜀𝑖1
, … , 𝜀1𝑛𝑖
𝑇
~𝑁𝑛𝑖
𝟎, 𝜎2𝐼𝑛𝑖
:誤差
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固定効果項 変量効果項