H广义线性模型中的参数估计的比较

H广义线性模型中的参数估计的比较

本文研究H广义线性模型中未知参数的两种估计方法,一种是边际似然函数法.另一种是Lee和Nelder提出来的L-N法.对于一类具有两个随机效应的典型的Poisson-Garoma类模型,在一些正则性条件之下,我们已经证明了其中固定效应β的L-N估计的强相合性及渐近正态性,并得到了其收敛于真值的速度.针对这类模型,本文进一步给出了其边际似然函数的解析表达式,并且通过Monte Carlo模拟,对模型中固定效应β的边际似然估计和L-N估计进行了比较,模拟表明L-N估计比边际似然估计在拟Poisson-Gamma模型中有着更加优良的表现,具有更高的精度.

作 者： 夏娜 张忠占 XIA Na ZHANG Zhong-zhan   作者单位： 北京工业大学,应用数理学院,北京,100022  刊 名： 生物数学学报  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF BIOMATHEMATICS  年，卷(期)： 2008 23(3)  分类号： O212.1  关键词： H广义线性模型   L-N估计   拟Poisson-Gamma模型   随机效应   Monte Carlo模拟  

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