广义Gamma分布簇线性混合模型的收缩估计  

作　　者：谢远涛[1] 杨娟[2] 

机构地区：[1]对外经济贸易大学保险学院,北京100029 [2]中国人民大学统计学院,北京100872

出　　处：《统计与决策》2015年第5期37-40,共4页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71303045)

摘　　要：为了更好地拟合非经典复杂纵向数据,可以基于广义Gamma分布簇建立广义线性混合模型。然而,过高的模型复杂性不利于模型的解释和误差结构的推断。文章讨论如何将三参数广义Gamma分布收缩到两参数的Gamma分布、Weibull分布或指数分布,降低模型误设的风险。

关 键 词：广义Gamma分布簇 广义线性混合模型 收缩估计 得分检验 LM检验 

分 类 号：O211.2[理学—概率论与数理统计]