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线性混合效应模型中的模型选择

作者

上市的:
  • 彭亨
  • 吕莹

摘要

混合效应模型是分析纵向数据、面板数据和横截面数据的基本工具。它们广泛应用于社会科学、医学和生物科学的各个领域。然而,这些模型的复杂性使得变量选择和参数估计成为一个具有挑战性的问题。在本文中,我们提出了一个简单的迭代过程,用于估计和选择线性混合模型的固定效应和随机效应。特别地,我们建议利用随机效应系数的部分一致性特性,并通过面向数据的惩罚函数(平滑剪裁的绝对偏差惩罚函数)同时选择随机效应组。我们证明了该方法是一个一致的变量选择过程,并具有一些预言性质。还进行了模拟研究和实际数据分析,以实证检验该程序的性能。

建议引用

  • 彭恒鲁,英,2012。"线性混合效应模型中的模型选择,"多元分析杂志爱思唯尔,第109(C)卷,第109-129页。
  • 手柄:RePEc:eee:jmvana:v:109:y:2012:i:c:p:109-129
    DOI:10.1016/j.jmva.2012.02.05
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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