随机效应模型中方差分量的Bayes估计及其优良性  

The Superiorities of Bayes Estimation for Variance Components in Random Effects Model

作　　者：陈玲[1] 韦来生[2] 

机构地区：[1]安徽大学数学科学学院,合肥230601 [2]中国科学技术大学统计与金融系,合肥230026

出　　处：《应用概率统计》2016年第1期51-61,共11页Chinese Journal of Applied Probability and Statistics

基　　金：国家自然科学基金(11171001);国家自然科学基金天元基金项目(11326172);安徽高校省级自然科学研究项目(KJ2014A020);安徽大学博士科研启动经费(023033190168);安徽大学本科教育质量提升计划项目(xjjyxm14024)资助;安徽省自然科学基金青年项目(1408085QA02)

摘　　要：在平衡单向分类随机效应模型中,假定方差分量具有共轭先验分布,在加权平方损失下导出了方差分量的Bayes估计;在均方误差准则下研究了方差分量的Bayes估计相对于经典统计方法中的ANOVA估计的优良性.最后,给出了本文主要结果的一个注释.The Bayes estimators of variance components are derived under weighted square loss function for the balanced one-way classification random effects model with the assumption that variance component has the conjugate prior distribution. The superiorities of the Bayes estimators for variance components to traditional ANOVA estimators are studied in terms of the mean square error （MSE） criterion. Finally, a remark for main results is given.

关 键 词：随机效应模型 方差分量 BAYES估计 ANOVA估计 均方误差准则 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]