分层混合效应模型迭代广义最小二乘估计的大样本性质

	分层混合效应模型迭代广义最小二乘估计的大样本性质
	王春雨 ; 田茂再
	2018-07-15
发表期刊	数学进展
期号	4 页码:613-623
摘要	在许多领域中,我们常常需要处理具有分层结构的数据.对于这类数据,分层混合效应模型通过对回归系数进一步建模来刻画出同一层内变量之间的相关性.模型中随机部分比较复杂,这使得协方差矩阵的估计方法成为大家关注的问题.Goldstein(1986)提出了迭代广义最小二乘估计,并将它应用于一类特殊的分层模型——方差成分模型中,本文对其进行推广,对更一般的分层混合效应模型给出迭代广义最小二乘的具体表达形式,并运用到经济实例的分析中.
关键词	分层模型迭代广义最小二乘估计方差协方差成分最大似然估计
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收录类别	北大核心 ; CSCD
ISSN	1000-0917
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6312259
来源期刊等级	C2类
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/11288
专题	统计与数据科学学院
作者单位	1.中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院; 2.兰州财经大学统计学院; 3.新疆社会经济统计研究中心新疆财经大学统计与信息学院
推荐引用方式 GB/T 7714	王春雨,田茂再. 分层混合效应模型迭代广义最小二乘估计的大样本性质[J]. 数学进展,2018(4):613-623.
APA	王春雨,&田茂再.(2018).分层混合效应模型迭代广义最小二乘估计的大样本性质.数学进展(4),613-623.
MLA	王春雨,et al."分层混合效应模型迭代广义最小二乘估计的大样本性质".数学进展 .4(2018):613-623.

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28411.pdf（924KB）	期刊论文	出版稿	暂不开放	CC BY-NC-SA	请求全文