【摘 要】
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小区域估计中,常用的方差估计方法可能会产生方差的零估计或负估计,这会给小区域均值的经验最佳线性无偏预测（empirical best linear unbiased prediction,EBLUP）及其统计推断带来问题。本文在EBLUP方法下,将修正的密度极大化方法（adjustment for density maximization,ADM）推广到含有两个未知方差参数的嵌套误差回归模型中,研
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小区域估计中,常用的方差估计方法可能会产生方差的零估计或负估计,这会给小区域均值的经验最佳线性无偏预测（empirical best linear unbiased prediction,EBLUP）及其统计推断带来问题。本文在EBLUP方法下,将修正的密度极大化方法（adjustment for density maximization,ADM）推广到含有两个未知方差参数的嵌套误差回归模型中,研究了小区域均值的EBLUP估计及其均方预测误差（mean square prediction error,MSPE）的估计。本文的数值模拟结果表明,基于ADM方法使用的修正的极大似然方法（adjustment for maximum likelihood,ADM ML）和修正的约束极大似然方法（adjustment for restricted maximum likelihood,ADM REML）可以得到随机效应方差的严格为正的一致估计,而且这种修正不会影响方差估计量的MSPE和小区域均值的EBLUP估计。另外,在偏差方面,ADM ML估计要优于ADM REML估计。这可以解决嵌套误差回归模型下,由于方差的零估计带来的与小区域均值的EBLUP估计及其MSPE的估计有关的问题。
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