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丹尼尔·弗洛雷斯·阿格雷达;伊娃·坎通尼

广义线性混合模型预测中不确定性的Bootstrap估计。 （英语） Zbl 1469.62062号

计算。统计数据分析。 130, 1-17 (2019)。
总结：在混合模型的框架内，通常有兴趣对随机效应预测中的不确定性进行估计，通常由预测的均方误差（MSEP）定义。为了解决广义线性混合模型（GLMM）中的这种计算，提出了一种非参数Bootstrap算法。首先，新开发的Bootstrap方案依赖于对模型的联合似然函数和拉普拉斯近似的簇贡献的随机加权，用于创建参数的Bootstrap副本。其次，这些复制依次产生随机效应和响应的自举样本。第三，使用观测的自举样本生成随机效应的预测，生成随机效应自举副本，该副本与各自的自举抽样一起用于MSEP的估计。为了评估该方法的有效性，进行了两个仿真研究。第一个是在高斯LMM框架下，对比了所提方法的质量：（i）基于二阶正确近似的MSEP分析估计，（ii）用贝叶斯表示获得的条件方差，以及（iii）基于相对偏差的其他自举方案，相对效率和结果预测区间的覆盖率。第二个模拟研究的目的是说明我们的提案在非高斯GLMM环境中的特性，即混合Logit模型，在该模型中，替代方案很少。

引用于三文件

MSC公司：

2008年6月62日 统计问题的计算方法
62G09号 非参数统计重采样方法
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）

关键词：

引导数据库;GLMM公司;预测;随机效应;MSEP公司;拉普拉斯近似

软件：

TMB公司;引导库;S-PLUS系统;lme4公司;R（右）;内存管理系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Flores-Agreda}和\textit{E.Cantoni}，计算。统计数据分析。130、1-17（2019年；Zbl 1469.62062）
全文： 内政部 链接

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