Zyklische Phänomene werden häufig beobachtet, insbesondere in intensiven longitudinalen Daten. Der herkömmliche Ansatz zur Analyse zyklischer Muster unter Verwendung der Kosinusfunktion hat oft mit einem Mehrfachlösungsproblem zu kämpfen. Um dies zu beheben, haben Forscher die Kosinusfunktion als Kombination von Sinus- und Kosinusterminen reformuliert. Obwohl diese Reformulierung die Berechnung vereinfacht und das Mehrfachlösungsproblem löst, erschwert sie die Interpretation der Parameter und macht es schwierig zu beurteilen, wie einzelne Prädiktoren die Merkmale des zyklischen Musters beeinflussen. Um diese Lücke zu schließen, schlagen wir einen zweistufigen hybriden Bayesian-Ansatz vor, der die Merkmale zyklischer Muster direkt modelliert und gleichzeitig die Bewertung der Auswirkungen einzelner Prädiktoren ermöglicht. Durch Simulationsstudien zeigen wir, dass die vorgeschlagene Methode eine vernachlässigbare Verzerrung und akzeptable Abdeckungsraten aufweist. (PsycInfo-Datenbankeintrag (c) 2026 APA, alle Rechte vorbehalten).
Du et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.