【摘 要】
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线性混合效应模型是一类特殊的线性模型,是现代统计学的重要分支,它能处理具有内嵌结构的复杂数据,在社会生活的各个领域具有广泛的应用价值。本文推导了单向分类随机效应模
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线性混合效应模型是一类特殊的线性模型,是现代统计学的重要分支,它能处理具有内嵌结构的复杂数据,在社会生活的各个领域具有广泛的应用价值。本文推导了单向分类随机效应模型和一般线性混合效应模型的方差分量形式,给出了方差分量极大似然估计和限制极大似然估计的一般表达形式。由于似然方程组没有显式解,本文给出了极大似然估计和限制极大似然估计的EM算法。基于似然估计方法和EM迭代算法,通过R软件数值模拟估计方差分量,对估计结果进行解释评价,并将其运用到试验设计的实际问题中。从模拟结果看:用EM迭代算法计算得到的单向分类随机效应模型方差分量估计绝对误差在0.1范围内,均方误差在0.02范围内,误差较小,且迭代具有收敛性。
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