线性混合模型中的方差分量估计及广义p值检验

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线性混合模型是一类有着广泛应用的统计模型.本文首先研究了含三个方差分量的线性混合随机效应模型的ANOVA改进估计,讨论了在何种情况下此估计在均方损失下一致优于ANOVA估计.由于此估计取负值的概率大于零,用在某非负点截尾的方法给出了方差分量的非负估计,并给出了得到的非负估计在均方损失意义下优于截尾之前的估计的充分条件.其次,利用广义p值和广义置信区间的概念和方法,对含有交互效应的Panel数据模型中回归系数的假设检验问题建立了精确检验,构造了回归系数的几个广义置信区域.并讨论了所构造的检验和置信区域在尺度变换下的不变性.
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