Null intercept measurement error regression models

Abstract

Maximum likelihood, pretest/posttest data, random effects, 62F05, 62J05,

A modified signed likelihood ratio test in elliptical structural models

“…The structural model formulation poses identifiability problems, while functional models lead to unlimited likelihood function. To circumvent such problems, a number of different restrictions can be imposed, such as that some variances are known (e.g., Chan andMak 1979, andWong 1989), or that the intercept is known (Aoki et al 2001). In the present paper we deal with structural models.…”

Bayesian analysis for a skew extension of the multivariate null intercept measurement error model

“…An extensive bibliography of such models can be found in the literature, on linear regression, and nonlinear regression models in [13,14,16]. One special case of these models is when the same experimental unit is measured using two or more measuring devices: the analysis of such a model considering the null intercept measurement error model has been discussed in [1,2]. Frequently, a null intercept measurement error model is used to analyse data from clinical trials where the experimental unit is measured using two or more devices.…”

"Análise de um modelo de regressão com erros nas variáveis multivariado com intercepto nulo"

“…A suposição (i)é a mais utilizada e a que possui o maior número de resultados teóricos publicados (Cheng & Van Ness 1999). O caso (iv), onde o interceptoé suposto conhecido pode ser encontrado em Chan & Mak (1979), Patefield (1985) e Aoki et al (2001Aoki et al ( , 2002. Em Cheng & Van Ness (1999) são consideradasáreas de aplicações dos modelos estruturais com cada uma das suposições citadas acima.…”

“…Na prática existem várias situações onde a variável explanatória não pode ser observada diretamente, mas com erros, como quando estas observações são obtidas através de análises laboratoriais resultando em observações que são estimativas da covariável e não no verdadeiro valor da covariável. Em Aoki et al (2001) foi feito um estudo sobre modelos de regressão com erros nas variáveis com intercepto nulo e com possíveis estruturas de dependência entre as populações. A motivação para tal estudo, veio de um conjunto de dados citado em Singer & Andrade (1997) e que resultou de um estudo conduzido na Faculdade de Odontologia da USP, correspondente a medidas deíndices de placa dentária antes e após a escovação com a utilização de uma escova experimental e de uma escova convencional.…”

“…Um outro fato foi a utilização das mesmas crianças para a coleta dosíndices de placa dentária com os dois tipos de escovas, ou seja,é necessário um modelo que leve em consideração possíveis dependências existentes entre as medidas tomadas no mesmo indivíduo. Motivado pelo conjunto de dados apresentado em Hadgu & Koch (1999), estendemos o modelo definido em Aoki et al (2001) para um modelo com erros nas variáveis multivariado, onde neste caso temos independência entre os grupos (diferentes indivíduos foram utilizados, para cada um dos três tipos de líquidos para bochechar) e dependência nas medições de um mesmo indivíduo (foram coletadosíndices de placa dentária no início do estudo e decorridos três e seis meses do início do estudo). Desta forma, um possível modeloé dado por x i = ξ i + δ i , y i = X i β i + ε i , i = 1, .…”