赫曼特·伊斯瓦兰;格伦·高哈拉 半参数线性混合模型的独立和同分布蒙特卡罗算法。 （英语） Zbl 1041.62030号 美国统计协会。 97，第460号，1154-1166（2002）. 摘要：在随机效应分布的最小假设下，开发了独立和同分布加权中餐馆（WCR）算法的混合版本，用于半参数线性混合模型中的推理。使用后分割结构的WCR方法导致Rao-Blackwell估计随机效应的高阶矩，如偏度和峰度，并可用于估计随机效应密度。我们方法的一个关键特征是我们将外部估计纳入算法的方式。使用这些信息可以简化计算过程，减少指定模型所需的用户输入量，并提高数值稳定性和准确性。生成的程序是自动化的，可以很容易地在标准统计软件中使用。我们的方法通过模拟进行了测试，并通过应用于涉及慢性肾脏疾病的纵向研究进行了说明。 引用于16文件 MSC公司： 62G08号 非参数回归和分位数回归 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 62J05型 线性回归；混合模型 关键词：迪里克莱过程;瞬间;随机效应;Rao-Blackwellization公司;限制最大似然;顺序重要性抽样;加权中餐厅 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Ishwaran}和\textit{G.Takahara}，美国统计协会第97号，第460、1154--1166号（2002；Zbl 1041.62030） 全文： 内政部