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乔治·帕帕乔治奥

联合均值-方差模型的限制最大似然估计。 （英语。法语摘要） Zbl 1348.62070号

可以。J.统计。 40，编号225-242（2012）.
摘要：这类联合均值-协方差模型使用受试者内协方差矩阵的修正Cholesky分解，以获得无约束的、有统计意义的重新参数化。协方差矩阵的新参数化有两组参数，分别描述方差和相关性。因此，对于均值或回归参数，这些模型有三组不同的参数。为了缓解最大似然估计过程中固有的低效估计和方差估计向下偏差的问题，通常的REML估计过程会调整因估计平均参数而损失的自由度。由于联合均值-协方差模型的参数化，可以采用通常的REML程序，通过考虑平均和相关（方差）参数估计所损失的自由度来估计方差（相关性）参数。为此，我们建议根据修改和调整后的剖面可能性对估算程序进行调整。通过对实际数据集和仿真研究的应用，说明了这些方法。

引用于1文件

MSC公司：

10层62层 点估计
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质

关键词：

调整轮廓可能性;Cholesky分解;纵向数据;修正轮廓似然

软件：

引导数据库
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Papageorgiou}，加拿大。J.Stat.40，No.2，225--242（2012；Zbl 1348.62070）
全文： 内政部

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