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夏洛特·贝;保罗·亨里·库内德;埃斯特尔·库恩

非线性混合效应模型中方差分量的似然比检验统计量的渐近分布。 （英语） Zbl 1507.62006年

计算。统计数据分析。 135107-122（2019）.
摘要：混合效应模型广泛用于描述种群的异质性。根据数据调整此类模型的关键问题在于识别固定和随机效应。测试随机效应子集方差的零度有助于研究这个问题。一些作者建议使用似然比检验，并在某些特殊情况下建立了其渐近分布。在现有结果的基础上，研究了似然比检验程序，以检验非线性混合效应模型中随机效应的任何子集的方差是否等于零。更准确地说，检验统计量的渐近分布被证明是一个chi-bar-square分布，即混合了chi-square分配，并确定了相应的权重。特别需要强调的是，极限分布在很大程度上取决于随机效应之间是否存在相关性。通过模拟研究说明了测试程序的有限样本大小特性，并将测试程序应用于两个牙齿生长和牙齿生长的实际数据集。

引用于三文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62F03型 参数假设检验
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62F05型 参数检验的渐近性质
第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

chi-bar平方分布;约束条件下的推理;假设检验;似然比检验;非线性混合效应模型;方差分量

软件：

内存管理系统;S-PLUS系统;lme4公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Baey}等人，计算。统计数据分析。135、107-122（2019年；Zbl 1507.62006年）
全文： 内政部 arXiv公司

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