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雅各布·彼得林;纳塔沙·凯日尔;洛克·布拉格斯

线性混合效应模型中设计矩阵的正确规范：图形表示测试。 （英语） Zbl 1516.62066号

测试 32，编号1，184-210（2023）.
摘要：线性混合效应模型（LMM）是一种流行而强大的工具，用于分析分组或重复观测的数值结果。LMM由一个固定和一个随机组件组成，它们通过各自的设计矩阵在模型中指定。验证两个设计矩阵的正确规格非常重要，因为它们的规格错误会影响分析的有效性和效率。我们展示了如何使用从模型中适当排序和标准化残差构建的经验随机过程来测试拟合LMM的设计矩阵是否正确指定。我们定义了两个不同的过程：一个可以用来测试是否正确指定了两个设计矩阵，另一个只能用于测试是否正确地指定了固定效应设计矩阵。所提出的经验随机过程是累积和过程的平滑版本，具有很好的图形表示，其中很容易观察到模型的误判。平滑度可以调整，这有助于目视检查，并可能增加测试的功率。我们提出了一种计算效率高的估计（p）值的方法，在这种方法中不需要对LMM进行重新拟合。理论结果和大型蒙特卡罗模拟研究表明了该方法的有效性。该方法可用于具有多级或交叉随机效应的LMM。

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62G09号 非参数统计重采样方法

关键词：

渐近收敛性;相关数据;经验随机过程;蒙特卡罗模拟;招牌（sign-flipping）;原始自助法

软件：

S-PLUS系统;MEMSS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Peterlin}等人，测试32，编号1，184--210（2023；Zbl 1516.62066）
全文： 内政部
OA许可证

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