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K.Reluga、M.Lombardía和S.Sperlich,“线性混合模型参数的同时推断及其在小面积估算中的应用”,《国际统计评论》,2022年。DOI:10.1111/insr.12519
莱斯莫
【摘要】:在过去的几十年里,线性混合模型在应用统计学的各个领域都引起了极大的关注。无论何时调查集群、层次或纵向数据,它们都很受欢迎。然而,用于混合参数有效同时推断的统计工具很少。这是令人惊讶的,因为除了固定或混合参数的逐点检查之外,人们经常面临推理问题。例如,在重复测量的研究中,有兴趣对集群级参数或特定主题估计进行比较分析。我们讨论了假设线性混合模型的同时推理方法。具体来说,我们为混合参数开发了同时预测区间和多重测试程序。它们有助于联合考虑或比较集群级参数。我们使用max-type统计分布的一致引导近似来构造我们的工具。在模拟实验中研究了所开发方法的数值性能,并以小地区家庭收入的数据示例进行了说明。
德雷托斯
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