基于M估计的纵向数据线性混合模型中方差的齐性检验

被引：5

作者：

孙慧慧 ^{[1
]}

林金官 ^{[2
]}

机构：

[1] 盐城师范学院数学科学学院

[2] 东南大学数学系

来源：

数理统计与管理 | 2013年 / 32卷 / 04期

关键词：

M估计; 纵向数据; 异方差; Score检验;

D O I：

10.13860/j.cnki.sltj.2013.04.007

中图分类号：

O212.1 [一般数理统计];

学科分类号：

摘要：

本文对纵向数据的线性混合模型,用Fisher得分法得到了参数的M估计(稳健估计),给出了其渐近性质,研究了M估计下异方差的Score检验问题,并对检验统计量的功效进行了模拟,最后通过葡萄糖数据的实例说明了本文方法的有效性。

引用

页码：646 / 657

页数：12

共 10 条

[1] 具有一致相关的纵向数据模型中方差和相关系数的齐性检验 [J].

范俊花 ;

林金官 ;

韦博成 .

应用概率统计, 2009, 25 (01) :12-26

[2] 基于连续可分的广义非线性纵向数据模型偏离名义离差的score检验及其功效 [J].

林金官 ;

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[3] 一类基于秩次的稳健线性回归估计与诊断方法 [J].

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数理统计与管理, 2008, (05) :857-863

[4] 一类纵向数据半参数模型中的强相合估计 [J].

田萍 ;

马国锋 .

数理统计与管理, 2008, (05) :864-868

[5] 线性混合效应模型预测值关于白噪声偏离的敏感性分析 [J].

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数理统计与管理, 2008, (05) :869-880

[6] 部分线性混合效应模型中方差分量的稳健估计 [J].

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[7] 非线性纵向数据模型中方差和自相关系数的齐性检验 [J].

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[8] 非线性纵向数据模型中自相关性和随机效应的存在性检验 [J].

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