線性混合模型中的參數(shù)估計.pdf

1、混合效應的線性模型中含有兩類參數(shù):一類是固定效應參數(shù),另一類是隨機效應部分的方差分量參數(shù).許多文獻所討論的線性混合模型,一般要求其中隨機效應部分服從標準正態(tài)分布,在這一條件下對其中的參數(shù)作出各種估計.
　　 本文在此基礎上,主要研究討論了在線性混合模型中,隨機效應不僅是標準正態(tài)分布的情況下,分別對這兩類參數(shù)作估計和檢驗.
　　 對于模型中的固定效應參數(shù)的估計,本文首先提出一種辦法,將不同的線性混合模型轉化為滿足Guass

2、-Markov假設的線性模型,在此基礎上,根據(jù)不同的情況,對其中的固定效應參數(shù)作最小二乘估計；當模型在較強的復共線性時,相應的對其做嶺估計,并比較最小二乘估計與嶺估計之間的優(yōu)劣:當其中的隨機變量之間并不獨立時,通過對模型的變換,求出參數(shù)的廣義最小二乘估計.
　　 設計陣的QR分解能使得在方差分量估計中達到簡化運算,節(jié)省內存等效果,本文對模型作一定變換后對設計陣作QR分解.在方差分量的估計中,運用所得的結果,進一步簡化計算.