發(fā)布時間：2020-05-29 19:29

【摘要】：隨機效應(yīng)模型在生物學(xué)、工程學(xué)、社會學(xué)等領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛,其參數(shù)估計問題一直是最活躍的研究方向之一。本文研究的參數(shù)是隨機效應(yīng)模型中的方差分量。對于方差分量,許多文獻都介紹了一些常用的估計,如一致最小方差無偏估計、極大似然估計和貝葉斯估計等。其中貝葉斯估計的計算通常是非常復(fù)雜的,有時甚至沒有顯示解。在本文中,我們利用線性貝葉斯方法估計隨機效應(yīng)模型中的方差分量并提出方差分量的線性近似貝葉斯估計,該估計不僅具有解析形式而且方便使用。文章獲得了線性近似貝葉斯估計的表達形式,并在均方誤差矩陣準(zhǔn)則下,研究了所提出的線性近似貝葉斯估計相對于一些經(jīng)典估計和基于多個統(tǒng)計量構(gòu)造的線性近似貝葉斯估計的優(yōu)越性。數(shù)值模擬結(jié)果表明,提出的線性近似貝葉斯估計是比較靠近貝葉斯估計的,這里的貝葉斯估計是通過MCMC方法計算的,并且數(shù)值模擬中的線性近似貝葉斯估計比Lindley近似的近似效果更好。我們也數(shù)值比較了線性近似貝葉斯估計和TierneyKadane近似估計,并在一組實際數(shù)據(jù)中計算并比較了線性近似貝葉斯估計和約束極大似然估計。數(shù)值比較結(jié)果表明線性近似貝葉斯估計是有效且合理的,可以用來估計隨機效應(yīng)模型中的方差分量。
【圖文】：

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本文編號：2687383