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利杜什·戈德施密特;尼尔·H·蒂姆。

在测试随机系数增长曲线模型中的假设时，比较非迭代广义最小二乘估计量和迭代最大似然估计量。 （英语） Zbl 1075.62565号

Commun公司。统计、仿真计算。 32，第2期，297-318（2003）.
摘要：随机系数增长曲线（RCGC）模型在纵向研究中发挥着重要作用，在纵向研究过程中，系数可以在各个实验单元之间变化，以解释个体差异。在本研究中，研究了非迭代估计广义最小二乘（EGLS）估计，并使用蒙特卡罗模拟将其与最大似然估计（MLE）进行了比较。本研究的主要目标是找出在固定次数的重复测量中控制I型误差的样本量，并使用两种估计方法比较固定效应检验的功效。使用EGLS方法，每组10名受试者的样本量足以控制I型误差，只有少数例外。对于少于7次的重复测量和较大的误差方差，每组需要30名受试者来保持I类错误率。相比之下，MLE通常提供较大的I类错误，但功率更大。对于完全随机缺失的数据，也得到了类似的结果。

引用于2文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62H15型 多元分析中的假设检验
62C05型 统计决策理论的一般考虑

关键词：

广义最小二乘法;最大似然;随机系数模型;I类错误;权力

软件：

SASmixed公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛L.Goldschmidt｝和\textit｛N.H.Timm｝，公社。统计、仿真计算。32，第2号，297--318（2003；Zbl 1075.62565）
全文： 内政部

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