Abstract
This paper discusses model building for repeated binary response data with different time-dependent covariates each occasion. Since repeated measurements data are having correlated structure, weighed least squares(WLS) methodology is applied. Repeated measures designs are usually having different sizes of experimental units like split-plot designs. However repeated measures designs differ from split-plot designs in that the levels of one or more factors cannot be randomly assigned to one or more of the sizes of experimental units in the experiment. In this case, the levels of time cannot be assigned at random to the time intervals. Because of this nonrandom assignment, the errors corresponding to the respective experimental units may have a covariance matrix. So, the estimates of effects included in a suggested logit model are obtained by using covariance structures.
동일 개체가 여러 시점에서 반복되어 측정될 때, 측정값들 간에 종속성을 예상할 수 있다. 본 논문은 한 개체의 이가 반응변수가 g개 시점에서 관측될 때, 종속적인 g개 이 가변수들의 다변량 분포로부터 각 시점에서의 주변분포의 동질성을 파악하기 위한 로짓모형을 제시하고 자료분석 방법을 제공하고자 한다. 모형과 관련된 가정으로 반복측정이 행해지는 g개 시점은 각기 서로 다른 요인 또는 공변량의 결합수준들로 구성된다고 가정한다. 또한, 모형에서 고려된 처치들이 반복측정에 기인하는 서로 다른 크기의 실험 단위들에 행해질 때 모수들을 추정하기 위한 방법으로 가중최소제곱법을 다루고 있다. 여기서 가중최소제곱법은 반응변수들의 종속성으로 인한 공분산 구조에 근거한 모형내 모수들의 효과를 효율적으로 추론하기 위해 이용된다. 제시된 모형은 주변로짓을 이용함으로써 단순히 주변확률분포의 동질성에 대한 검정뿐만 아니라 모형의 타당성 및 요인들의 수준변화에 따른 효과를 파악하기 위한 효과적인 모형임을 보여준다.