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题名两向分类随机效应模型中方差分量的非负估计
被引量:5
- 1
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作者
范永辉
王松桂
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机构
北京工业大学应用数理学院
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出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2007年第2期303-310,共8页
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基金
北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目.
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文摘
两向分类随机效应模型是一种有着广泛应用的统计模型,对其中的方差分量,经常使用方差分析法来估计。本文中,在均方损失意义下,给出了一种简单易行地改进ANOVA估计的方法,并给出了方差分量的正估计,这个估计在均方损失下一致优于ANOVA估计。
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关键词
两向分量随机效应模型
线性混合模型
非负估计
方差分析估计
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Keywords
two wav classification model
analysis of variance estimate
nonnegative estimate
linear mixed models
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名方差分量谱分解估计的几个性质(英文)
被引量:4
- 2
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作者
史建红
王松桂
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机构
北京工业大学应用数理学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2004年第3期287-294,共8页
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基金
The work was supported by the National Natural Science Foundation of China(10271010)
the Natural Science Foundation of Beijing(1032001).
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文摘
对于线性混合模型中方差分量的估计,虽有多种方法,但一般情况下只有方差分析估计和谱分解估计有显式解.本文就线性混合模型中含两个方差分量的情形,对方差分析估计和谱分解估计进行了比较,证明了在一些条件下两个估计的方差相等,由此推出谱分解估计也具有方差分析估计的某些优良性.文末用实例进一步说明了文中的结果.
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关键词
谱分解估计
方差分析估计
方差分量
线性混合模型
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Keywords
Spectral decomposition estimate, ANOVAE, variance component, linear mixed model.
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名平衡随机模型中方差分量的非负估计
- 3
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作者
叶仁道
王松桂
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机构
北京工业大学应用数理学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2008年第1期52-62,共11页
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基金
北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目
北京工业大学研究生科技基金资助课题.
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文摘
众所周知,对于平衡随机模型,方差分量的方差分析估计为一致最小方差无偏估计.本文基于方差分量的方差分析估计,构造了一个二次不变估计类,它包含了一些常用重要估计.证明了该估计类在一定条件下在均方误差意义下一致优于方差分析估计,并在此估计类基础上,给出了方差分量的两种非负估计,它们在均方误差意义下分别一致优于方差分析估计和限制极大似然估计,且有显式解、容易计算.
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关键词
方差分析估计
非负估计
方差分量
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Keywords
Analysis of variance estimate, nonnegative estimate, variance component.
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名线性混合效应模型参数的谱分解估计
被引量:1
- 4
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作者
王松桂
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机构
北京工业大学应用数理学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2006年第3期263-272,共10页
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文摘
本文综述混合效应模型参数估计方面的若干新进展.平衡混合效应方差分析模型的协方差阵具有一定结构.对这类模型,文献[1]提出了参数估计的一种新方法,称为谱分解法.新方法的突出特点是,能同时给出固定效应和方差分量的估计,前者是线性的,后者是二次的,且相互独立.而后,文献[2-9]证明了谱分解估计的进一步的统计性质,同时给出了协方差阵对应的估计,它不仅是正定阵,而且可获得它的风险函数,这些文献还研究了谱分解估计与方差分析估计,极大似然估计,限制极大似然估计以及最小范数二次无偏估计的关系.本文综述这一方向的部分研究成果,并提出一些待进一步研究的问题.
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关键词
混合效应模型
方差分量
谱分解估计
极大似然估计
方差分析估计
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分类号
O212.4
[理学—概率论与数理统计]
O211.4
[理学—概率论与数理统计]
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