Some Models and Their Extensions for Longitudinal Analyses

acceptedVersionPeer reviewe

A semiparametric mixture regression model for longitudinal data

A normal semiparametric mixture regression model is proposed for longitudinal data. The proposed model contains one smooth term and a set of possible linear predictors. Model terms are estimated using the penalized likelihood method with the EM algorithm. A computationally feasible alternative method that provides an approximate solution is also introduced. Simulation experiments and a real data example are used to illustrate the methods

Osallistumissyyt työvoimakoulutuksessa – kokemuksia naisvaltaisille aloille suunnatusta koulutushankkeesta

Tutkimuksen kohteena olivat naisvaltaisille, sosiaali- ja terveys- sekä palvelualoille suunnatun yhden työvoimapoliittisen koulutushankkeen osallistujat. Tutkimuksessa selvitettiin työvoimakoulutukseen osallistumista siihen hakeutuneiden opiskelijoiden näkökulmasta. Tavoitteena oli selvittää, mitkä syyt vaikuttavat päätökseen hakeutua työvoimakoulutukseen ja millaisia osallistumissyiden suuntauksia aineiston perusteella voidaan muodostaa. Koulutuksen kohteena olivat vanhustyö, puhdistuspalveluala ja liikeala. Aineiston perusteella muodostettiin kolme osallistumissyiden suuntausta, jotka olivat työmarkkina-aseman edistämiseen liittyvät syyt, sosiaaliset ja taloudelliset syyt sekä ammatin saamiseen liittyvät syyt. Työvoimakoulutukseen osallistumisessa korostuivat työllistymiseen ja ammattitaidon kohentamiseen liittyvät syyt kaikilla aloilla ja kaikissa ikäryhmissä. Sosiaaliset ja taloudelliset syyt, kuten työttömyyden katkeaminen nousivat tärkeäksi erityisesti vanhemmissa ikäryhmissä. Ammatin saamiseen liittyvät syyt korostuivat puhdistuspalvelualalla, jossa osallistujien pohjakoulutus oli vähäisin

Using sequence analysis to visualize and validate model transitions

Peer reviewe

SMIXS: Novel efficient algorithm for non-parametric mixture regression-based clustering

We investigate a novel non-parametric regression-based clustering algorithm for longitudinal data analysis. Combining natural cubic splines with Gaussian mixture models (GMM), the algorithm can produce smooth cluster means that describe the underlying data well. However, there are some shortcomings in the algorithm: high computational complexity in the parameter estimation procedure and a numerically unstable variance estimator. Therefore, to further increase the usability of the method, we incorporated approaches to reduce its computational complexity, we developed a new, more stable variance estimator, and we developed a new smoothing parameter estimation procedure. We show that the developed algorithm, SMIXS, performs better than GMM on a synthetic dataset in terms of clustering and regression performance. We demonstrate the impact of the computational speed-ups, which we formally prove in the new framework. Finally, we perform a case study by using SMIXS to cluster vertical atmospheric measurements to determine different weather regimes

Finite Mixture Modelling of Survival Data : With Applications to Pensioner Lifetime

Peer reviewe

Earnings profiles of Finnish wage earners in 2000–2010

The employee’s salary normally increases with age and experience, but for how long? The purpose of this discussion paper is to investigate the age-wage profile with the help of register data. A trajectory analysis has been applied to the categorization of the register data, based on which six different groups in wage development have been identified. Taking various background factors into account, the wage profiles of the groups are modeled using a mixed statistical model. According to the results, the wage development of Finnish employees in relation to age takes the form of an undulating, up-and-down profile, the shape and peaks of which vary according to the wage group