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达斯，苏蒙坎蒂；阿齐兹尔·拉赫曼；阿哈迈德，阿什拉夫；萨比尔·塔米杜尔·拉赫曼

多层次模型可以从最小化高阶变化中受益：使用儿童营养不良数据的一个例子。 （英语） Zbl 07193771号

J.Stat.计算。模拟 89，第6号，1090-1110（2019）.
摘要：本研究旨在测量为三个人体测量指标设计的多层次模型的稳健性，这三个人体计量指标是身高-年龄（HAZ）、体重-年龄（WAZ）和体重-身高（WHZ）Z评分，用于评估孟加拉国儿童营养不良指标发育迟缓、体重不足和消瘦。2011年孟加拉发展局儿童营养不良数据已用于开发多层次模型，包括和不包括从2011年孟加拉国人口和住房普查中提取的与较低行政单位有关的具体背景变量。通过（i）通过选择标准（包括条件AIC、R平方和LRT）测试与较低行政单位相对应的随机效应的显著性，检验模型的稳健性；（ii）比较儿童营养不良指标的多级基于模型的估计数和基于设计的估计数，以及它们在分区、地区和分区各级的精度；以及（iii）评估上下文变量在捕获高阶行政级别变化方面的影响。研究结果表明，纳入重要的背景变量有助于捕捉高层行政单位的变化，从而有助于选择稳健的多层次模型，最终提高估计参数的准确性。研究结果支持应用较低的行政人口普查信息，通过最小化高阶变化来开发更简单的多层次模型。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

上下文变量；有条件AIC；儿童人体测量指数；人口层次结构；随机效应模型

软件：

S-PLUS系统；MEMSS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Das}等人，《统计计算杂志》。模拟89，第6期，1090--1110（2019；Zbl 07193771）
全文： 内政部

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