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各位学友大家好，不知道广义估计方程这个词的朋友请绕行！医院依然死气沉沉，今天几个外院的朋友问我，广义估计模型中的corstr参数，这个参数是广义估计模型的灵魂，它相当于混合估计模型的随机效应部分。 corstr参数在geeglm函数中指定了工作相关结构，这是GEE分析中考虑的观测之间的关联（或相关性）的形式。不同的corstr选项反映了不同类型的数据结构和观测之间关系的假设。常见的corstr选项包括： "independence": 假设观测之间相互独立，没有相关性。这是最简单的情况。 "exchangeable": 假设同一个个体内的所有观测之间具有相同的相关性，但不同个体之间的观测是独立的。这适用于观测之间的关系是一致的情形。 "ar1": 假设观测之间的相关性随时间间隔的增加而指数级减少（第一阶自回归）。适用于时间序列数据，其中相邻观测之间的关联随时间递减。 "unstructured": 不做任何特定假设，允许数据中的每一对观测都有不同的相关性。这是最灵活但参数最多的选项，适用于数据结构复杂且没有明显模式的情况。 选择合适的corstr取决于数据的结构和观测之间关系的先验知识。一些指导原则包括： 如果你认为个体重复测量之间没有明显的相关性，可以选择"independence"。 如果数据是来自重复测量设计，且你认为每个时间点的测量值之间的相关性是相同的，那么"exchangeable"可能是一个合适的选择。 对于时间序列数据或者测量值按时间顺序收集的数据，如果相邻观测之间的关联随时间递减，可以考虑使用"ar1"。 如果数据结构非常复杂，观测之间的相关性模式不清楚，或者有理由相信不同的观测对之间有不同的相关性，那么"unstructured"可能是最合适的，但需要注意这会大大增加模型的参数数量。 在实际应用中，可能需要根据数据的具体情况和模型拟合指标（如QIC，拟合信息标准）来选择和比较不同的corstr选项。 |
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