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Stationary State Space Models for Longitudinal Data

Bent Jørgensen and Peter X.-K. Song
The Canadian Journal of Statistics / La Revue Canadienne de Statistique
Vol. 35, No. 4 (Dec., 2007), pp. 461-483
Stable URL: http://www.jstor.org/stable/20445272
Page Count: 23
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Stationary State Space Models for Longitudinal Data
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Abstract

The authors consider a class of state space models for the analysis of non-normal longitudinal data whose latent process follows a stationary AR(1) model with exponential dispersion model margins. They propose to estimate parameters through an estimating equation approach based on the Kalman smoother. This allows them to carry out a straightforward analysis of a wide range of non-normal data. They illustrate their approach via a simulation study and through analyses of Brazilian precipitation and US polio infection data. /// Les auteurs s'intéressent à l'emploi d'une classe de modèles avec espace d'états aux fins d'analyse de données longitudinales non-normales dont le processus latent est un modèle AR(1) stationnaire combiné à des lois exponentielles dispersives pour les marges. Ils proposent d'estimer les paramètres au moyen d'équations d'estimation fondées sur le lissage de Kalman. Ils peuvent ainsi analyser facilement un large éventail de données non-normales. Ils illustrent leur approche au moyen de simulations et d'analyses de données concernant les précipitations au Brésil et les cas de poliomyélite aux États-Unis.

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