一般化推定方程式
分散構造は、パラメータ推定の効率を向上させるよう選択される。パラメータ空間における一般化推定方程式の解のヘッセ行列を使用して、ロバストな標準誤差推定を計算できる。分散構造 variance structure という用語は、サンプル内のアウトカム Y 間の共分散行列の代数形式を意味する。独立性、交換可能性、自己回帰性、定常m-依存性、非構造性が含まれる。 GEE回帰パラメータに関する最も一般的な推論形式は、ナイーブまたはロバストな標準誤差を使用するWald検定だが、対立仮説の下で情報の推定値を取得することが難しい場合は、スコア検定が望ましい。推定方程式は必ずしも尤度方程式ではないため、尤度比検定は妥当性を欠く。モデル選択には、赤池情報量基準(AIC)に相当する独立モデル基準(QIC)の疑似尤度 Quasilikelihood under the Independence model Criterion (QIC) を用いることができる。