Bivariate Copula-based Linear Mixed-effects Models: An Application to Longitudinal Child Growth Data

AUTOR(ES)

FERREIRA, P.H.

FONTE

TEMA (São Carlos)

DATA DE PUBLICAÇÃO

30/05/2019

RESUMO

RESUMO Estudos longitudinais com múltiplas variáveis respostas são comuns na área de saúde pública e, consequentemente, métodos estatísticos adequados são requeridos quando há interesse em analisar a evolução temporal de uma ou mais variáveis resposta. Contudo, especificar a função de densidade conjunta de todas as variáveis respostas e a estrutura de correlação entre elas, bem como as dificuldades numéricas encontradas na inferência estatística quando a dimensão do problema aumenta, são os principais obstáculos dos procedimentos de modelagem multivariada. Como alternativas, neste artigo apresentamos duas propostas para lidar com dados longitudinais multivariados. Primeiramente, mostramos uma abordagem univariada, com modelos lineares mistos ajustados a cada uma das variáveis respostas separadamente. Em seguida, apresentamos uma modelagem conjunta dessas variáveis, por meio do uso de funções cópula. Ambas as metodologias são aplicadas a um conjunto de dados reais bivariados referentes ao crescimento infantil de crianças brasileiras.ABSTRACT Multiple longitudinal outcomes are common in public health research and adequate methods are required when there is interest in the joint evolution of response variables over time. However, the main drawback of joint modeling procedures is the requirement to specify the joint density of all outcomes and their correlation structure, as well as numerical difficulties in statistical inference, when the dimension of these outcomes increases. To overcome such difficulty, we present two procedures to deal with multivariate longitudinal data. We first present an univariate approach, for which linear mixed-effects models are considered for each response variable separately. Then, a novel copula-based modeling is presented, in order to characterize relationships among the response variables. Both methodologies are applied to a real Brazilian data set on child growth.

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