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Varying Coefficient Models for Sparse Noise-contaminated Longitudinal Data

In this paper we propose a varying coefficient model for highly sparse longitudinal data that allows for error-prone time-dependent variables and time-invariant covariates. We develop a new estimation procedure, based on covariance representation techniques, that enables effective borrowing of infor...

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Detalhes bibliográficos
Publicado no:Stat Sin
Main Authors: Şentürk, Damla, Nguyen, Danh V.
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: 2011
Assuntos:
Acesso em linha:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4291232/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25589822
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.5705/ss.2009.328
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