作者magic51520 (Baby是我)
看板Statistics
标题[问题] 如何利用时间序列AR(1)的模式概念建构一组相关资料
时间Wed Mar 11 19:59:02 2009
想请各位大大帮帮忙...我想模拟一组生活品质的值，
条件：
假设有10个病人，每个病人都有一个存活时间(利用分配模拟产生)，
每周测量一次生活品质的值，故每个病人有K期不同的生活品质的值，K=1,...,M
总测量次数M=存活时间T/7天，因此每个人的总测量次数M不同。
问题：
我要利用模拟产生一组生活品质的值，
病人与病人间的生活品质是独立的，但每位病人的M次生活品质的值是有关系的，
目前我是想要利用时间序列的AR(1)模式的概念，建构生活品质之间的关系，
第T期的值是受到第T-1期的值影响，第T+1期的值是受到第T期的值影响，以此类推...，
即只受到前一期的影响，
AR(1)的模型： X(t)= C + B1*X(t-1) + e(t)，e(t)为误差项，
但因为AR(1)模式原先的用途是来用作资料分析的预测，
必须要先有一组资料，估计出模型参数 C 和 B1後，再利用模型去作预测，
但我不是要作资料分析，手边也没有实际资料，必须要自行模拟，
因此我目前的想法是，先建立一个关系式(递增或递减关系或其他)，
例如：(递增关系) X(t)=0.5+0.02*X(t-1)+e(t) 这样的模式，有点类似回归，
参数值C=0.5，B1=0.02，是自行给定，为何这样设定，我会再下定义解释，
我的问题是 不知道以这样的想法去模拟得到资料是不是合理的??
在这样的想法之下，起始值X(t-1)也不知道要如何给定才对??
有需要用到上述条件中的K或M的条件去产生吗??
或者是应该如何去建构关系式才能符合AR(1)的概念??
想请各位统计好手帮忙解答我的问题，不知道我叙述的能不能让各位了解我的问题，
但这个问题困扰我很久了，一直无法解决问题，
拜托懂得的大大帮帮我，谢谢!!!!!
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 210.60.11.133
1F：→ bmka:细节没仔细看(中文术语看不太习惯),但是建议用random effects 03/13 12:01
2F：→ bmka:model 去做simulation 03/13 12:01
3F：→ bmka:You may consider a joint model of survival time and 03/13 12:04
4F：→ bmka:repeated quality of life measurements, where the 03/13 12:05
5F：→ bmka:correlations are induced by shared random effects 03/13 12:06