Quasi-least squares with mixed linear correlation structures

准最小二乘法（QLS）是一种在广义估计方程框架下估计相关参数的两阶段计算方法。我们证明了这类混合线性相关结构的两个一般结果：即对于任何相关结构，相关参数的第一阶段QLS估计总是存在且是可行的（产生正定的估计相关矩阵），而第二阶段估计存在且是唯一的（因此是一致的）对于一类混合线性相关结构，概率为1。我们的一般结果证明，QLS适用于混合线性相关结构类的特定成员，适用于分析大小和组成可能不同的族的数据。我们描述了家族结构，并在旧秩序阿米什（OOA）的光学球面值分析中实现了它们。对于OOA分析，我们表明，如果家族结构是真正的结构，但被错误地指定为更简单的近似结构，那么我们的效率将大幅下降。为了帮助架起统计学和医学之间的桥梁，我们还提供了R软件，以便医学研究人员能够在对自己的数据进行QLS分析时实现家族结构。