混合系数线性模型的参数估计

在连续测量数据情况下,本文给出了关于固定系数d和随机系数"的线性模型以及模型参数的估计,并讨论了参数估计的有关性质。     

线性混合模型方差分量的检验

对于含有两个方差分量的随机效应设计阵为任意阵的线性混合模型的方差分量单边检验问题给出了精确的F检验和基于广义p值的检验.对于给出的精确的F检验给出检验存在条件以及是一致最优无偏检验的条件.通过数值模拟,基于广义p值检验的功效和犯第一类错误的概率被讨论,由模拟结果可以看出基于广义p值的检验很好地控制了犯第一类错误的概率.     

混合整数线性模型方差分量的Bayes估计

本文研究了混合整数线性模型方差分量在无信息先验分布和有信息先验分布下Bayes估计，给出了混合整数线性模型方差分量无信息和：有信息先验分布下的极大后验估计和最佳Bayes估计。     

非线性异方差分层模型及其参数估计

提出了一类非线性异方差分层模型,研究了其固定效应和方差分量的极大似然估计问题.主要采用了期望条件最大化算法(Expectation Conditional Maximization Algorithm)和蒙特卡罗积分法(Monte-Carlo integration method).对于随机效应和模型误差的方差-协方差矩阵,本文既考虑了一般的非结构化形式,也考虑了诸如自回归(AR(1))和复合对称等的结构化形式.仿真模拟的结果显示本文提出的模型及参数估计方法表现良好.此外,本文还将该类模型和估计方法应用到中国官方经济数据上,得到了一些有意义的结论.     

广义线性模型中方差函数的非参数估计

本文提出了$\sigma(u)$的一种改进的估计$\wh\sigma_n(u)$, 在一定的条件下证明了$\sup\limits_{u}|\wh\sigma_n(u)-\sigma(u)|$相对于[1]中的估计以更快的速度依概率收敛于0, 并修正了定义区间.     

广义线性模型中方差函数的非参数估计

本文提出了$\sigma(u)$的一种改进的估计$\wh\sigma_n(u)$, 在一定的条件下证明了$\sup\limits_{u}|\wh\sigma_n(u)-\sigma(u)|$相对于[1]中的估计以更快的速度依概率收敛于0, 并修正了定义区间.     

线性混合效应模型中随机效应密度的非参数估计

对于Tao等(1999)提出的一类线性混合效应模型,构造了随机效应密度的非参数估计,并证明了此估计量具有渐近无偏性.     

线性约束下异方差回归模型参数的极大似然估计

运用参数的极大似然估计法,给出在线性约束条件Hβ=C下异方差回归模型参数β和λ的极大似然估计,并讨论了估计参数的性质和模型的残差.利用得到的结论对线性约束下异方差回归模型的进一步研究和应用具有一定的理论和实际价值.     

平衡线性混合模型方差分量几种估计的优良性

对于平衡线性混合模型,本文提出了一组易验证的条件,在此条件下,方差分量的谱分解估计、方 差分析估计和最小范数二次无偏估计都相等且为一致最小方差无偏估计．同时证明了在此条件下,似然 方程和限制似然方程都有显式解,还给出了许多满足这组条件的平衡线性混合模型的例子．     

平衡线性混合模型方差分量几种估计的优良性

对于平衡线性混合模型,本文提出了一组易验证的条件,在此条件下,方差分量的谱分解估计、方差分析估计和最小范数二次无偏估计都相等且为一致最小方差无偏估计.同时证明了在此条件下,似然方程和限制似然方程都有显式解,还给出了许多满足这组条件的平衡线性混合模型的例子.     

Mixed Estimations and Bayes Estimation of theRegression Coefficient in Multivariate Linear Model

ＭｉｘｅｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｓａｎｄＢａｙｅｓＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｎＭｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅＬｉｎｅａｒＭｏｄｅｌ￥ＨｕａｎｇＹａｎｇｘｉｎ（黄养新）（ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈ...     

一类线性混合模型的谱分解估计

谱分解估计(SDE)是新近提出的关于线性混合模型参数的一种新的估计方法,此方法的一个突出特点是同时给出固定效应参数和方差分量的显式解估计．本文就含两个方差分量的线性混合模型,对谱分解估计的性质做了进一步的研究,获得了方差分量的SDE和方差分析估计相等的充分必要条件,证明了在一定的条件下方差分量的SDE为一致最小方差无偏估计．     

半参数广义线性混合效应模型的估计及其渐近性质

半参数广义线性混合效应模型在心理学、生物育种、医学等领域有广泛的应用. Zhang(1998)用最大惩罚似然函数的方法(MPLE)对模型的参数和非参数部分进行了估计, 而Zhang (1998) MPLE方法只适用于正态数据模型. 对于泊松等常用的模型, 常的方法是将随机效应看作缺失数据, 再引入EM算法. 本文基于McCulloch 1997)提出的MCNR算法, 此算法推广到半参数广义线性混合效应模型中并得到相应的估计算法. 于非参数部分, 本文采用P样条拟合并利用GCV方法选取光滑参数, 时证明了所得估计的相合性和渐近正态性. 最后, 过模拟和实例与其它算法作比较验证本文估计方法的有效性.     

Nonnegative Minimum Biased Quadratic Estimation in Mixed Linear Models

The problem of nonnegative quadratic estimation of a parametric function γ(β, σ)=β′Fβ+∑^r_i=1 f_iσ²_i in a general mixed linear model {y, Xβ, V(σ)=∑^r_i=1 σ²_iV_i} is discussed. Necessary and sufficient conditions are given for y′A₀y to be a minimum biased estimator for γ. It is shown how to formulate the problem of finding a nonnegative minimium biased estimator of γ as a conic optimization problem, which can be efficiently solved using convex optimization techniques. Models with two variance components are considered in detail. Some applications to one-way classification mixed models are given. For these models minimum biased estimators with minimum norms for square of expectation β² and for σ²₁ are presented in explicit forms.     

多元线性混合模型方差分量矩阵的非负估计

本文研究了带有两个方差分量矩阵的多元线性混合模型方差分量矩阵的估计问题.对于平衡模型,给出了基于谱分解估计的一个方差分量矩阵的非负估计类.对于非平衡模型,给出了方差分量矩阵的广义谱分解估计类,讨论了与ANOVA估计等价的充要条件.同时,在广义谱分解估计的基础上给出了一种非负估计类,并讨论了其优良性.当具有较小二次风险的非负估计不存在时,从估计为非负的概率的角度考虑,将Kelly和Mathew(1993)提出的构造具有更小取负值概率的估计类的方法推广到本文的多元模型下,给出了较谱分解估计相比有更小取负值概率和更小风险的估计类.最后,模拟研究和实例分析表明文中理论结果有很好的表现.     

线性混合模型中方差分量的广义推断

本文考虑了线性混合模型中方差分量的假设检验和区间估计问题.基于广义P-值和广义置信区间的概念,构造了对应于随机效应的单个方差分量的精确检验和置信区间.所构造的广义p-值和广义置信区间是最小充分统计量的函数.对于两个独立线性混合模型中对应于随机效应的方差分量的比较,建立了精确检验和置信区间.进-步,研究了所给检验和置信区间的统计性质,给出了这些检验方法与文献中已有方法的功效比较的模拟结果.模拟结果表明,新检验在功效方面有显著的改进.最后,通过-个实例来演示本文方怯.     

On Testing Variance Components in Unbalanced Mixed Linear Model

The paper presents some approximate and exact tests for testing variance components in general unbalanced mixed linear model. It extends the results presented by Seifert (1992) with emphasis on the computational aspects of the problem.     

部分线性变系数模型改进的加权混合Profile-Liu估计

研究半参数部分线性变系数模型的有偏估计,当回归模型参数部分自变量存在多重共线性时,在随机线性约束条件下,融合Profile最小二乘估计、加权混合估计和Liu估计构造回归模型参数分量改进的加权混合Profile-Liu估计,并在一定正则条件下证明估计量的渐近性质,最后利用蒙特卡洛数值模拟验证所提出估计量的有限样本表现性.     

方差分量模型中回归系数的线性Minimax估计

考虑方差分量(混合线性)模型y=Xβ+U1ξ1+U2ξ2+…+Ukξk,这里Xn×p,Ui,n×ti为已知设计矩阵,βp×1是固定效应,iξ是ti×1随机效应向量,满足E(iξ)=0,cov(iξ)=σ2iIti,iξ都不相关.往往Uk=In,ξk=ek,即最后一项为随机误差,热β∈RP和i2σ>0(i=1,2,…,k)为未知参数.我们考虑β的可估函数Sβ,选取二次损失函数L(d,Sβ)=(d-Sβ)′(d-Sβ)∑ki=1ciσi2+β′X′Vk-1Xβ,然后在线性估计类中给出Sβ的惟一的mini max估计.     

Robust Estimation in Partial Linear Mixed Model for Longitudinal Data

In this article, robust generalized estimating equation for the analysis of partial linear mixed model for longitudinal data is used. The authors approximate the nonparametric function by a regression spline. Under some regular conditions, the asymptotic properties of the estimators are obtained. To avoid the computation of high-dimensional integral, a robust Monte Carlo Newton-Raphson algorithm is used. Some simulations are carried out to study the performance of the proposed robust estimators. In addition, the authors also study the robustness and the efficiency of the proposed estimators by simulation. Finally, two real longitudinal data sets are analyzed.