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马库斯·查加斯·斯坦因;米歇尔·费雷拉·达席尔瓦;路易斯·恩里克·杜兹马尔

混合线性模型中常见似然比检验的替代方法。 （英语） Zbl 1471.62192号

计算。统计数据分析。 69, 184-197 (2014)。
小结：研究了混合线性模型中替代方案相对于常规似然比检验的小样本性能。具体而言，考虑了以下固定效应测试：（i）基于bootstrap的测试，（ii）Bartlett修正的常用测试，以及（iii）调整的剖面似然比测试。最后一个测试是根据Severini的工作，使用Barndorff-Nielsen提出的修正剖面似然近似值得出的。执行Bootstrap重采样，以数值方式构造常规测试统计量的Bartlett校正因子，并获得不依赖一阶渐近的临界值。论文中给出的数值证据略微支持Bartlett修正的常规检验。给出了实际纵向数据的应用。

引用于1文件

MSC公司：

2008年6月62日 统计问题的计算方法
62F03型 参数假设检验
62J05型 线性回归；混合模型

关键词：

调整轮廓可能性;Bartlett修正;引导数据库;似然比检验;混合线性模型

软件：

R（右）;汽车;引导库;公牛
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.C.Stein}等人，计算。统计数据分析。69、184--197（2014；Zbl 1471.62192）
全文： 内政部

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