Criteri di selezione della matrice di correlazione in modelli basati su equazioni di stima generalizzate

In models based on generalized estimating equations the estimator of the regression parameters remains consistent even under misspecification of the correlation matrix. On the other hand, this can lead to a loss of efficiency of the estimator itself. Therefore, choosing the correct correlation structure between repeated measurements is essential to obtain a more reliable inference. There are various selection criteria proposed in the literature in the last 20 years, of which in this paper we propose a comparison and evaluate their effectiveness through an extensive simulation study.

Nei modelli basati su equazioni di stima generalizzate lo stimatore dei parametri di regressione rimane consistente anche sotto misspecificazione della matrice di correlazione. D'altra parte ciò può comportare una perdita di efficienza dello stimatore stesso. Ecco dunque che scegliere la corretta struttura di correlazione tra misurazioni ripetute risulta fondamentale per ottenere un'inferenza più affidabile. Diversi sono i criteri di selezione proposti in letteratura negli ultimi 20 anni, di cui in questo elaborato se ne propone un confronto e se ne valuta l'efficacia attraverso un' ampio studio di simulazione.