12月26日,應(yīng)石磊教授邀請(qǐng),加拿大Alberta大學(xué)(亞伯塔大學(xué))張鵬博士為統(tǒng)數(shù)學(xué)院師生做了題為《Efficient Estimation for Subject-specific Effects in Longitudinal Data Using Non-normal Linear Mixed Models》(《使用非正態(tài)的線性混合模型在縱向數(shù)據(jù)的特定功能影響的有效估計(jì)》)的學(xué)術(shù)報(bào)告。
張鵬博士的報(bào)告主要是針對(duì)縱向數(shù)據(jù),對(duì)于非正態(tài)的情況進(jìn)行了分析。采用了GLMM方法,將數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)伽馬變換后進(jìn)行分析。基于上述的理論支持,張博士選用了一組關(guān)于青光眼治療的數(shù)據(jù),將GLMM方法得到的結(jié)果與采用GEE方法和LMM方法時(shí)的結(jié)果進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)GLMM方法很好的解決了縱向數(shù)據(jù)中非正態(tài)的問題。