Growth Curve Model with Bilinear Random Coefficients
Growth Curve Model with Bilinear Random Coefficients
复制标题
具有双线性随机系数的生长曲线模型
DOI：
10.1007/s13171-020-00204-5
复制
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ryoya Oda
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shinpei Imori;Dietrich von Rosen;Ryoya Oda
在本文中，我们推导了一个新的多元模型来拟合相关数据，代表了一个通用的模型类。我们的模型是增长曲线模型(也称为广义多元方差分析模型)的扩展，它像线性混合模型一样假定回归系数的随机性。每个随机系数相对于解释变量具有线性或双线性形式。在我们的模型中，允许随机系数的协方差矩阵是奇异的。这产生了灵活的响应数据协方差结构，但参数空间包括边界，因此未知参数的最大似然估计器(MLE)具有比普通增长曲线模型更复杂的形式。通过求解一个最优化问题，我们得到了模型中的最大似然估计，并给出了最大似然估计相容的充分条件。通过仿真研究，验证了在样本量和响应变量较大的情况下，MLES的性能。
In the present paper, we derive a new multivariate model to fit correlated data, representing a general model class. Our model is an extension of the Growth Curve model (also called generalized multivariate analysis of variance model) by additionally assuming randomness of regression coefficients like in linear mixed models. Each random coefficient has a linear or a bilinear form with respect to explanatory variables. In our model, the covariance matrices of the random coefficients is allowed to be singular. This yields flexible covariance structures of response data but the parameter space includes a boundary, and thus maximum likelihood estimators (MLEs) of the unknown parameters have more complicated forms than the ordinary Growth Curve model. We derive the MLEs in the proposed model by solving an optimization problem, and derive sufficient conditions for consistency of the MLEs. Through simulation studies, we confirmed performance of the MLEs when the sample size and the size of the response variable are large.
登录
查看更多内容
双线性回归分析
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
D. Rosen
通讯作者：
D. Rosen
随机效应增长曲线模型中感兴趣参数的估计
影响因子：
1.6
作者：
W. Ip;Mi;Song;H. Wong
通讯作者：
H. Wong
现代多元统计分析：研究生课程和手册
影响因子：
1
作者：
T. Siotani;Y. Fujikoshi;T. Hayakawa
通讯作者：
T. Hayakawa
随机系数增长曲线模型中固定效应近似检验的模拟比较
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
Communications in statistics. Simulation and computation
影响因子：
--
作者：
J. Volaufova;L. Lamotte
通讯作者：
L. Lamotte
影响因子：
2
作者：
RUTTER, CM;ELASHOFF, RM
通讯作者：
ELASHOFF, RM