一类线性混合模型的谱分解估计  

On Spectral Decomposition Estimate for a Class of Linear Mixed Models

作　　者：史建红[1] 王松桂[2] 

机构地区：[1]山西师范大学数计学院,山西临汾041004 [2]北京工业大学应用数理学院,北京100022

出　　处：《Journal of Mathematical Research and Exposition》2006年第4期795-802,共8页数学研究与评论（英文版）

基　　金：国家自然科学基金(10271010);北京市自然科学基金(1032001)

摘　　要：谱分解估计(SDE)是新近提出的关于线性混合模型参数的一种新的估计方法,此方法的一个突出特点是同时给出固定效应参数和方差分量的显式解估计．本文就含两个方差分量的线性混合模型,对谱分解估计的性质做了进一步的研究,获得了方差分量的SDE和方差分析估计相等的充分必要条件,证明了在一定的条件下方差分量的SDE为一致最小方差无偏估计．The spectral decomposition estimate （SDE） proposed by Wang and Yin is a new method of simultaneously estimating fixed effects and variance components in linear mixed models. In this paper, we furthe study the properties of SDE under linear mixed models with two variance components. We get the necessary and sufficient condition for the equality of the analysis of variance estimate and the SDE of variance components, and show that the SDE of variance components is a uniformly minimum variance unbiased estimte under some conditions.

关 键 词：线性混合模型 方差分量 谱分解估计 方差分析估计 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]