Estimación de las componentes de un modelo de coeficientes dinámicos mediante las ecuaciones de estimación generalizadas

Abstract

Se propone una metodología para estimar las componentes de un modelo de coeficientes dinámicos mediante las ecuaciones de estimación generalizadas (Liang and amp; Zeger 1986), con el propósito de incluir directamente en la estimación la posible correlación de las medidas repetidas de cada individuo. La expansión de los coeficientes dinámicos del modelo se lleva a cabo a través de regresión spline (Huang et al. 2002). También se propone utilizar el criterio de información de Akaike en las ecuaciones de estimación generalizadas (QIC) (Pan 2001) como selector de modelos. Mediante simulación se compara la metodología propuesta con la metodología presentada por Wu and amp; Zhang (2006), donde se estiman las componentes del modelo mediante mínimos cuadrados ponderados y se utiliza el criterio de información de Akaike (AIC) como selector de modelos, obteniéndose que en los escenarios simulados la metodología propuesta presenta mejores resultados con relación al error cuadrático medio promedio. Para ilustrar la estrategia de estimación propuesta, se considera el conjunto de datos ACTG 315 (Liang et al. 2003) asociado con un estudio de sida, en el que se modela dinámicamente la relación entre la carga viral y el conteo de células CD4+.

A methodology to estimate time-varying coefficient model’s components through generalized estimation equations (Liang and amp; Zeger 1986) is proposed, in order to include directly in the estimation the possible correlation between repeated measurements of each subject. Expansion of the time-varying coefficients is done by means of regression spline methods (Huang et al. 2002). Furthermore, is proposed the use of the Akaike’s information criterion in generalized estimating equations (QIC) proposed by Pan (2001) like model selector. Through simulation are compared the proposed methodology and the methodology presented by Wu and amp; Zhang (2006), where model’s components are estimated through weighted least squares and Akaike’s information criterion (AIC) is used like model selector. It resulted that the proposed methodology gives a better behavior in relation with the average mean square error. In order to illustrate the methodology, is taken into account the data base ACTG 315 (Liang et al. 2003) related to a AIDS study, where it is investigated the relationship between the viral charge and the CD4+ cell count.