Correlated linear models for the analysis of familial correlations

The problems of estimation and hypotheses testing on the parameters of two correlated linear models are discussed. Such models are known to have direct applications in epidemiologic research, particularly in the field of family studies. When the data are unbalanced, the maximum-likelihood estimation of the parameters is achieved by adopting a fairly simple numerical algorithm. The asymptotic variances and covariances of the estimators are derived, and the procedures are illustrated on arterial-blood-pressure data from the literature. On traite de l'estimation et de tests d'hypotheses pour les parametres de deux modeles lineaires avec structure de correlation. De tels modeles s'appliquent dans la recherche epidemiologique, plus particulierement dans le domaine des etudes familiales. Un algorithme relativement simple permet d'obtenir les estimateurs de maximum de vraisemblance lorsque les donnees ne sont pas equilibrees. On presente les variances et les covariances asymptotiques des estimateurs. Les methodes sont illustrees a l'aide de donnees publiees a propos de la pression arterielle.