Trimmed Constrained Mixed Effects Models: Formulations and Algorithms

修边 Python(编程语言) 虚假关系 离群值 算法 随机效应模型 混合模型 计算机科学 线性模型 非线性系统 软件 数学优化 数学 数据挖掘 人工智能 机器学习 荟萃分析 医学 物理 量子力学 内科学 操作系统 程序设计语言
作者
Peng Zheng,Ryan M Barber,Reed J D Sorensen,Christopher J L Murray,Aleksandr Y. Aravkin
出处
期刊:Journal of Computational and Graphical Statistics [Taylor & Francis]
卷期号:30 (3): 544-556 被引量:84
标识
DOI:10.1080/10618600.2020.1868303
摘要

Mixed effects (ME) models inform a vast array of problems in the physical and social sciences, and are pervasive in meta-analysis. We consider ME models where the random effects component is linear. We then develop an efficient approach for a broad problem class that allows nonlinear measurements, priors, and constraints, and finds robust estimates in all of these cases using trimming in the associated marginal likelihood. The software accompanying this article is disseminated as an open-source Python package called LimeTr. LimeTr is able to recover results more accurately in the presence of outliers compared to available packages for both standard longitudinal analysis and meta-analysis, and is also more computationally efficient than competing robust alternatives. Supplementary materials that reproduce the simulations, as well as run LimeTr and third party code are available online. We also present analyses of global health data, where we use advanced functionality of LimeTr, including constraints to impose monotonicity and concavity for dose–response relationships. Nonlinear observation models allow new analyses in place of classic approximations, such as log-linear models. Robust extensions in all analyses ensure that spurious data points do not drive our understanding of either mean relationships or between-study heterogeneity.
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