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蒋继明;拉希里，P。;万淑美

使用（M）-估计进行经验最佳预测的统一折刀理论。 （英语） Zbl 1020.62025号

Ann.统计。 第30期，第6期，1782-1810（2002）.
摘要：本文提出了一个相当一般的混合模型类的统一折刀理论，其中包括一些广泛使用的混合线性模型和作为特例的广义线性混合模型。本文针对一般混合模型的重要但迄今为止被忽视的预测问题，发展了折刀理论。对于固定参数的估计，考虑了一类广义M估计量的折刀法，其中包括混合线性模型的最大似然、剩余最大似然和方差估计量，以及最近开发的广义线性混合模型的模拟矩估计量方法。
对于预测和估计问题，使用折刀法获得均方误差（MSE）的估计量。MSE估计量的渐近无偏性在某些矩条件下基本成立。所进行的模拟研究支持了我们的理论结果。

引用于1审查
引用于56文件

MSC公司：

62F40型 Bootstrap、jackknife和其他重新采样方法
62G09号 非参数统计重采样方法
62J10型 方差和协方差分析（ANOVA）
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）

关键词：

经验最佳预测因子;均方误差;\（M\）-估计量;混合线性模型;混合logistic模型;小面积估算;均匀一致性;方差分量

软件：

引导数据库
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Jiang}等人，Ann.Stat.30，No.61782--1810（2002；Zbl 1020.62025）
全文： 内政部

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