达塔，G.S。;拉希里，P。 小面积估计问题中估计的最佳线性无偏预报器不确定性的统一度量。 （英语） 兹比尔1054.62566 统计正弦。 10，编号2，613-627（2000）. 摘要：我们获得了一般混合线性正态模型中混合效应的经验或估计最佳线性无偏预测因子（EBLUP）的均方误差（MSE）的二阶近似及其估计。这涵盖了文献中许多重要的小面积模型。与之前在该领域的研究不同，我们为复杂小区域模型提供了测量EBLUP不确定性的统一理论，其中方差分量是通过各种标准方法估计的，包括限制或剩余最大似然（REML）和最大似然法（ML）。结果表明，REML和ML方法的MSE近似在二阶渐近意义上完全相同。然而，基于前一种方法的二阶精度MSE估计量比基于后一种方法所需的偏差校正更少。这是因为本文的一个结果表明，方差分量的REML估计的偏差比ML估计低。通过仿真比较了估计方差分量的不同方法，并研究了混合效应MSE的各种估计量的性质。在我们的上下文中，值得注意的是，剩余似然与D.R.考克斯和N.里德[J.R.Stat.Soc.，Ser.B 49，1-39（1987；Zbl 0616.62006号)]. 因此，本文解决了Cox和Reid在使用CPL方法进行小面积预测时提出的一个重要开放问题。 引用于1审查引用于82文件 理学硕士： 62J10型 方差和协方差分析（ANOVA） 62E20型 统计学中的渐近分布理论 关键词：借土强度、条件剖面似然、最大似然、均方误差、混合线性模型、剩余最大似然和随机效应。 引文：Zbl 0616.62006号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.S.Datta}和\textit{P.Lahiri}，Stat.Sin。10，编号2613-627（2000年；兹bl 1054.62566）