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REML法和Bayesian法对小样本不平衡单因素随机效应模型方差成分估计的模拟比较分析
被引量：
4
1
作者
董沾健
赵耐青
林燧恒
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2009年第1期35-37,40,共4页
目的比较限制性极大似然估计(REML)法和贝叶斯法(Bayesian)对小样本不平衡单因素随机效应模型方差成分估计的偏差和精密度,同时考虑在样本量的大小、单位的数量和单位内相关系数(ICC)的大小不同的情况下对方差成分估计的精确程度的影响...
目的比较限制性极大似然估计(REML)法和贝叶斯法(Bayesian)对小样本不平衡单因素随机效应模型方差成分估计的偏差和精密度,同时考虑在样本量的大小、单位的数量和单位内相关系数(ICC)的大小不同的情况下对方差成分估计的精确程度的影响。方法通过计算机模拟7组不同设计的数据集,用SAS软件MIXED模块进行方差成分估计。结果不同的设计中,REML法估计比Bayesian法估计更加接近真值,但Bayesian法对组间方差的区间估计更加精密。对于两种方法而言,样本和单位数量的增加,估计结果更加准确。组内方差的估计,比组间方差的估计更准确和精密。结论对小样本不平衡结构数据,当ICC为小或中等时,REML估计比Bayesian估计的偏差和均方误差要小,推荐使用。但是Bayesian法的区间估计比REML法的区间估计更加精密。
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关键词
不
平衡
单
因素
随机
效应
模型
方差成分
限制性极大似然
贝叶斯
下载PDF
职称材料
偏正态非平衡面板单因素随机效应模型的Bootstrap推断
2
作者
叶仁道
杜微晓
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2023年第1期244-270,共27页
针对偏正态非平衡面板单因素随机效应模型,文章研究了回归系数和方差分量函数的假设检验和区间估计问题.首先,基于矩阵分解技术,给出回归系数的精确检验方法.其次,利用Bootstrap方法和广义方法,构造单个方差分量、方差分量之和的检验统...
针对偏正态非平衡面板单因素随机效应模型,文章研究了回归系数和方差分量函数的假设检验和区间估计问题.首先,基于矩阵分解技术,给出回归系数的精确检验方法.其次,利用Bootstrap方法和广义方法,构造单个方差分量、方差分量之和的检验统计量和置信区间.再次,建立方差分量之比的精确检验和近似检验.文章证明了所给检验方法和置信区间的变换不变性等理论性质.Monte Carlo结果表明,对于所设参数和样本量,文章所给方法在犯第一类错误的概率和功效意义下,具有统计优良性.最后,将上述方法应用于汽油消耗量的案例分析.
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关键词
偏正态非
平衡
面板
单
因素
随机
效应
模型
回归系数
方差分量函数
BOOTSTRAP
广义方法
原文传递
题名
REML法和Bayesian法对小样本不平衡单因素随机效应模型方差成分估计的模拟比较分析
被引量：
4
1
作者
董沾健
赵耐青
林燧恒
机构
复旦大学公共卫生学院卫生统计和社会医学教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2009年第1期35-37,40,共4页
基金
上海市重点学科建设项目资助(项目编号:B118)
文摘
目的比较限制性极大似然估计(REML)法和贝叶斯法(Bayesian)对小样本不平衡单因素随机效应模型方差成分估计的偏差和精密度,同时考虑在样本量的大小、单位的数量和单位内相关系数(ICC)的大小不同的情况下对方差成分估计的精确程度的影响。方法通过计算机模拟7组不同设计的数据集,用SAS软件MIXED模块进行方差成分估计。结果不同的设计中,REML法估计比Bayesian法估计更加接近真值,但Bayesian法对组间方差的区间估计更加精密。对于两种方法而言,样本和单位数量的增加,估计结果更加准确。组内方差的估计,比组间方差的估计更准确和精密。结论对小样本不平衡结构数据,当ICC为小或中等时,REML估计比Bayesian估计的偏差和均方误差要小,推荐使用。但是Bayesian法的区间估计比REML法的区间估计更加精密。
关键词
不
平衡
单
因素
随机
效应
模型
方差成分
限制性极大似然
贝叶斯
Keywords
Unbalanced one - way random effect model
Variance components
Restricted maximum likelihood
Bayesian
分类号
R181.3 [医药卫生—流行病学]
下载PDF
职称材料
题名
偏正态非平衡面板单因素随机效应模型的Bootstrap推断
2
作者
叶仁道
杜微晓
机构
杭州电子科技大学经济学院
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2023年第1期244-270,共27页
基金
国家社会科学基金(21BTJ068)资助课题。
文摘
针对偏正态非平衡面板单因素随机效应模型,文章研究了回归系数和方差分量函数的假设检验和区间估计问题.首先,基于矩阵分解技术,给出回归系数的精确检验方法.其次,利用Bootstrap方法和广义方法,构造单个方差分量、方差分量之和的检验统计量和置信区间.再次,建立方差分量之比的精确检验和近似检验.文章证明了所给检验方法和置信区间的变换不变性等理论性质.Monte Carlo结果表明,对于所设参数和样本量,文章所给方法在犯第一类错误的概率和功效意义下,具有统计优良性.最后,将上述方法应用于汽油消耗量的案例分析.
关键词
偏正态非
平衡
面板
单
因素
随机
效应
模型
回归系数
方差分量函数
BOOTSTRAP
广义方法
Keywords
Skew-normal unbalanced panel model with one-way error component
regression coefficients
variance component functions
Bootstrap
generalized approach
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
REML法和Bayesian法对小样本不平衡单因素随机效应模型方差成分估计的模拟比较分析
董沾健
赵耐青
林燧恒
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2009
4
下载PDF
职称材料
2
偏正态非平衡面板单因素随机效应模型的Bootstrap推断
叶仁道
杜微晓
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2023
0
原文传递
已选择
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