有人可以解释协方差模式模型（Hedeker 和 Gibbons，第 6 章，2006 年；Jennrich 和 Schluchter 1986 年）和广义估计方程模型（Hardin 和 Hilbe，2012 年；Liang 和 Zeger，1986 年）之间的主要区别。
我的假设是，主要区别在于协方差模式模型案例中的 ML/REML 估计；与 GEE 案例中的准似然估计相比。这个对吗？
此外，协方差模式模型适用于高斯响应数据，而 GEE 更适用于许多其他分布（高斯、二进制、二项式、泊松等）的响应数据。
具有高斯响应和一些身份链接和 GEE（身份链接，高斯响应）的协方差模式模型是否相似/相同？
实际上，您已经正确列出了协方差模式模型和 GEE 模型之间的主要区别。我想补充的一件事是，对于 Hedeker 和 Gibbons (2006) 的第 6.2.5 节“随机效应结构”，这两个模型将被描述为特定主题（条件）模型和总体平均（边际）模型分别，尽管两者在线性情况下是一致的。在这里查看我的答案：随机效应、固定效应和边际模型有什么区别？
我想说这两者在数值上是等价的，尽管它们使用不同的估计方法。请参见Stata下面的示例。请注意，协方差模式模型可以用命令拟合mixed，但随机效应会被选项抑制noconstant。当然，我们可以转向REML而不是ML获得无偏方差估计。
. webuse pig
. mixed weight week || id:, noconstant
residuals(exchangeable)
Mixed-effects ML regression Number of obs = 432
Group variable: id Number of groups = 48
Obs per group: min = 9
avg = 9.0
max = 9
Wald chi2(1) = 25337.48
Log likelihood = -1014.9268 Prob > chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
weight | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
week | 6.209896 .0390124 159.18 0.000 6.133433 6.286359
_cons | 19.35561 .5974056 32.40 0.000 18.18472 20.52651
------------------------------------------------------------------------------
. xtset id week
. xtgee weight week, corr(exchangeable)
GEE population-averaged model Number of obs = 432
Group variable: id Number of groups = 48
Link: identity Obs per group: min = 9
Family: Gaussian avg = 9.0
Correlation: exchangeable max = 9
Wald chi2(1) = 25337.48
Scale parameter: 19.20076 Prob > chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
weight | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
week | 6.209896 .0390124 159.18 0.000 6.133433 6.286359
_cons | 19.35561 .5974055 32.40 0.000 18.18472 20.52651
------------------------------------------------------------------------------
但是在 GEE 中，我们经常使用稳健的（经验性的）标准误，而不是基于模型的标准误。当我们添加选项robust时，只有标准错误会发生变化。
. xtgee weight week, corr(exchangeable) robust
GEE population-averaged model Number of obs = 432
Group variable: id Number of groups = 48
Link: identity Obs per group: min = 9
Family: Gaussian avg = 9.0
Correlation: exchangeable max = 9
Wald chi2(1) = 4552.32
Scale parameter: 19.20076 Prob > chi2 = 0.0000
(Std. Err. adjusted for clustering on id)
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| Robust
weight | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
week | 6.209896 .0920382 67.47 0.000 6.029504 6.390287
_cons | 19.35561 .4038676 47.93 0.000 18.56405 20.14718
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