發(fā)布時(shí)間：2020-06-28 08:31

【摘要】：線性混合模型是一類特殊的線性模型,在處理重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)、區(qū)間數(shù)據(jù)以及空間相關(guān)數(shù)據(jù)時(shí),有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。近年來,在生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、金融、環(huán)境科學(xué)、抽樣調(diào)查及工程技術(shù)等領(lǐng)域內(nèi)線性混合模型得到愈來愈廣泛的應(yīng)用,因此,大量學(xué)者對(duì)該類模型進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)及性質(zhì)研究工作,并取得了較為豐富的成果。線性混合模型主要分為兩大類,一類是縱向模型,它具有組間獨(dú)立性;另一類是方差分量模型,它的隨機(jī)效應(yīng)具有不相關(guān)性,這兩類模型在一般情況下不能相互涵蓋。但是單向分類模型,它具備了兩類模型的特點(diǎn),即它既是縱向模型,又是方差分量模型。本文就單向分類模型的參數(shù)估計(jì)問題,得到了一些有關(guān)單向分類模型的參數(shù)的結(jié)果。線性混合模型的參數(shù)估計(jì)主要分為兩大類,一類是對(duì)固定效應(yīng)的估計(jì),一類是對(duì)方差分量的估計(jì)。文章分別采用了最小二乘估計(jì)、兩步估計(jì)和減約估計(jì)方法對(duì)三種常見線性混合模型的固定效應(yīng)的進(jìn)行了估計(jì)。在平衡數(shù)據(jù)情況下,分別用方差分析估計(jì)、極大似然估計(jì)、限制極大似然估計(jì)和最小范數(shù)二次無偏估計(jì)對(duì)單向分類模型的方差分量進(jìn)行了估計(jì),并且介紹了 Panel數(shù)據(jù)模型的譜分解估計(jì),并對(duì)這幾種估計(jì)的結(jié)果表達(dá)式進(jìn)行比較。對(duì)非平衡數(shù)據(jù)下的單向分類模型,文中采用了極大似然估計(jì)、限制極大似然估計(jì)和最小范數(shù)二次無偏估計(jì),得到了在非平衡數(shù)據(jù)下對(duì)單向分類模型的估計(jì)的線性方程組。最后利用EM算法對(duì)極大似然估計(jì)與限制極大似然估計(jì)得到的方程組迭代求解,并利用編程工具比較了這兩種估計(jì)的優(yōu)劣性,得到了一些重要結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：O212.1
【圖文】：

圖５－１方差分量誤差對(duì)比圖逡逑由圖５－１邋Ｍ丨以肴出尤論＾的值取多少，通過ＲＨＭＬOT計(jì)出的估計(jì)值的誤差始終比逡逑ＭＬ估計(jì)的估計(jì)值誤差大，但是由圖像以直觀地看出，隨著ａ￡２的增大，ＭＬＥ和ＲＥＭＬ逡逑

圖５－３方差分量誤差對(duì)比圖逡逑３８逡逑

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2732799