線性混合模型的進(jìn)一步研究.pdf

1、線性混合模型是一類特殊的線性模型，是線性回歸模型的進(jìn)一步發(fā)展和推廣，是處理具有內(nèi)嵌結(jié)構(gòu)復(fù)雜數(shù)據(jù)的有力工具，近幾十年來得到了長足的發(fā)展。本文對(duì)線性混合模型的預(yù)測問題作了進(jìn)一步研究，對(duì)混合效應(yīng)的預(yù)測問題建立了較為完善的理論體系，并介紹了方差分量常用的估計(jì)方法。
　　線性混合模型中需要研究的內(nèi)容主要包括混合效應(yīng)的預(yù)測和方差分量的估計(jì)。關(guān)于混合效應(yīng)的預(yù)測，目前研究得較多的是最佳線性無偏預(yù)測，本文第二章將其進(jìn)行了推廣，證明了混合效應(yīng)預(yù)測的均

2、方誤差矩陣較強(qiáng)地依賴于固定效應(yīng)的估計(jì)，以響應(yīng)變量的擬合和新加數(shù)據(jù)響應(yīng)變量的預(yù)測為推論，建立了混合效應(yīng)預(yù)測的一般性理論。作為理論的應(yīng)用，在第三章提出了嶺預(yù)測、混合預(yù)測和約束嶺預(yù)測，并與最佳線性無偏預(yù)測作了比較，指出新預(yù)測在某些情形下確實(shí)能夠起到改進(jìn)作用。為了進(jìn)一步說明理論的正確性和適用性，文章還進(jìn)行了蒙特卡羅模擬和實(shí)例分析。第四章主要介紹了未知方差分量的處理方法，包括幾種常用的估計(jì)方法及其與本文預(yù)測理論的結(jié)合。
　　本文關(guān)于線性混合