Least squares generalized inferences in unbalanced two-component normal mixed linear model
Least squares generalized inferences in unbalanced two-component normal mixed linear model
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不平衡二元正态混合线性模型中的最小二乘广义推论
DOI：
10.1007/s00180-015-0604-8
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发表时间：
2015-07
影响因子：
1.3
通讯作者：
Hannig Jan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu Xuhua;Xu Xingzhong;Hannig Jan
本文利用最小二乘的思想，构造了两分量正态混合线性模型中方差分量的新的置信广义关键量，从而得到了两个方差分量的广义置信区间和两个方差分量的比值。仿真结果表明，新方法在经验覆盖概率和平均间隔长度方面都有很好的表现。最后通过一个真实的数据实例说明了该方法的有效性。
In this paper, we make use of least squares idea to construct new fiducial generalized pivotal quantities of variance components in two-component normal mixed linear model, then obtain generalized confidence intervals for two variance components and the ratio of the two variance components. The simulation results demonstrate that the new method performs very well in terms of both empirical coverage probability and average interval length. The newly proposed method also is illustrated by a real data example.
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DOI：
10.4148/2475-7772.1295
发表时间：
1997-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Brent D. Burch;H. Iyer
通讯作者：
Brent D. Burch;H. Iyer
影响因子：
1.4
作者：
X. Li
通讯作者：
X. Li
DOI：
10.1198/016214505000000736
发表时间：
2006-03-01
影响因子：
3.7
作者：
Hannig, J;Iyer, H;Patterson, P
通讯作者：
Patterson, P
影响因子：
3.7
作者：
Sam Weerahandi
通讯作者：
Sam Weerahandi
影响因子：
2.5
作者：
R. Burdick;F. Graybill
通讯作者：
R. Burdick;F. Graybill