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翁贝托·皮奇尼;安德烈亚·德·盖塔诺;苏珊·迪特列夫森

随机微分混合效应模型。 （英文） Zbl 1224.62041号

扫描。J.统计。 37，第1号，67-90（2010）.
在离散时间点上，观察到不同实验单位（i=1，dots，M）的连续过程（X_t^i）。随机微分混合效应模型（SDMEM）假设\[dX_t^i=\mu（X_t^i，\vartheta，b^i）dt+\σ，\]其中，（w_t^i）是标准的布朗运动，（mu）和（sigma）是已知的漂移和扩散系数，（vartheta）是未知参数，（b^i）则是分布参数模型的随机效应（例如高斯）。假设所有\（i，j）的\（w_t^i）和\（b^j）相互独立。考虑了模型参数的最大似然估计。提出了可能性的近似值，并讨论了实现问题。给出了模拟结果和生物数据应用。
审核人：R.E.Maiboroda（基辅）

引用于29文件

MSC公司：

2009年6月26日 非马尔可夫过程：估计
10层62层 点估计
60 H10型 随机常微分方程（随机分析方面）
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

随机微分方程;随机效应;最大似然估计

软件：

mp工具箱;nlme公司;R（右）;Matlab公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{U.Picchini}等人，扫描。J.Stat.37，No.1，67--90（2010；Zbl 1224.62041）
全文： 内政部

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