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线性混合效应模型引论

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吴密霞 著



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发表于2024-11-17

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出版社: 科学出版社
ISBN:9787030355584
版次:1
商品编码:11164775
包装:平装
开本:16开
出版时间:2013-01-01
用纸:胶版纸
页数:217
字数:273000
正文语种:中文

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具体描述

内容简介

  《线性混合效应模型引论》系统阐述了线性混合效应模型的基本理论、方法和应用,《线性混合效应模型引论》共12章,第1章通过实例引进各种线性混合效应模型.第2章讨论矩阵论方面的补充知识和线性模型的相关重要定理.第3章讨论线性混合效应模型的固定效应的估计.第4章讨论预测问题,第5-9章系统讨论混合效应模型的方差分量的基本方法与相关理论,包括:方差分析估计、极大似然估计、限制极大似然估计、最小范数二次无偏估计、谱分解估计.第10章讨论估计的最优性问题,第1 1章讨论平衡数据情形下的混合效应模型的各种估计的统计性质,第12章给出了混合效应模型下的假设检验.
  《线性混合效应模型引论》可作为高等学校数学科学系、数理统计系或统计系、生物统计系、计量经济系等有关专业的高年级本科生及研究生的学位课或选修课教材,同时可供数学、生物、医学、工程、经济、金融等领域的教师或科技工作者参考.

内页插图

目录


前言
符号表
第1章 模型概论
1.1 因子、水平与效应
1.2 线性混合效应模型的发展简史
1.3 模型形式
1.3.1 两阶段分析
1.3.2 随机因子引入法

第2章 预备知识
2.1 矩阵知识
2.1.1 对称矩阵对角化
2.1.2 幂等阵和正交投影阵
2.1.3 矩阵运算
2.2 多元正态分布知识
2.2.1 随机向量
2.2.2 正态随机向量
2.3 线性模型基础知识
2.3.1 最小二乘估计
2.3.2 广义最小二乘估计
2.3.3 最小二乘估计的稳健性

第3章 固定效应的估计
3.1 最小二乘估计
3.2 两步估计
3.3 减约估计

第4章 随机效应的预测
4.1 预测的一般概念
4.2 最佳线性无偏预测
4.3 混合模型方程

第5章 方差分析估计
5.1 ANOVA估计的原理
5.2 ANOVA估计的公式化表达
5.3 ANOVA估计的性质及其改进

第6章 极大似然估计
6.1 ML估计原理
6.2 似然方程显式解存在性
6.3 ML估计的迭代算法
6.3.1 Anderson迭代法
6.3.2 Hartley和Rao迭代法
6.3.3 EM算法

第7章 限制极大似然估计
7.1 REML估计原理
7.2 限制似然方程组显式解存在性
7.3 REML估计的迭代算法
7.3.1 Anderson迭代法
7.3.2 Hartley和Rao迭代法
7.3.3 EM算法

第8章 最小范数二次无偏估计
8.1 MINQU估计原理
8.2 MINQU估计的算法
8.3 MINQU估计与REML估计的关系

第9章 谱分解估计
9.1 SD估计的基本思想
9.2 SD估计的性质
9.3 SD估计与ANOVA估计的关系
9.3.1 两估计等价条件
9.3.2 两估计的比较

第10章 估计的最优性
10.1 充分完备统计量的存在性
10.2 模型参数的同时最优估计
10.3 精确置信区间
10.4 方差分量的最优不变无偏估计

第11章 平衡数据下的线性混合效应模型
11.1 平衡数据下矩阵的指标序
11.2 平衡数据下协方差阵的谱分解
11.3 平衡数据下估计的性质
……

第12章 模型参数的检验
参考文献
索引

前言/序言

  近20年,线性混合模型在生物、医学、经济、金融、环境科学、抽样调查及工程技术领域得到愈来愈广泛的应用,因此,线性混合效应模型的基础知识列入了国内外很多所高等院校的数理统计、生物统计、计量经济等专业的高年级本科生及研究生学习或研究的内容,尽管国外这方面的书陆续出版了许多,但国内目前几乎没有专门系统介绍混合效应模型的基本方法和相关研究的书.在我们出版的《线性模型引论》中有一章专门介绍了线性混合效应模型的基本方法,但限于篇幅,未涉及相关方法的统计性质,未能满足深入学习和研究的需要,本书是为适应上述需要而编写的教材或教学参考书,
  全书共分12章,第1章介绍线性混合效应模型的相关概念、发展史以及模型形式,第2章讨论矩阵论方面的补充知识和线性模型的相关重要定理,第3章讨论线性混合效应模型的固定效应的估计.第4章预测问题.第5~9章系统讨论混合效应模型的方差分量的基本方法与相关理论,包括:方差分析估计、极大似然估计、限制极大似然估计、最小范数二次无偏估计、谱分解估计,第10章讨论估计的最优性问题.第11章讨论平衡数据情形下的混合效应模型的各种估计的统计性质.第12章给出了混合效应模型下的假设检验,
  借本书出版之际,我要向我的恩师王松桂教授表示衷心的谢意,特别感谢他多年来对我的科研工作给予的指导和鼓励.同时也要感谢博士后期间的两位指导老师:美国国家健康研究院Kai-FunYu研究员(现为清华大学教授)和Aiyi Liu研究员,感谢中国科学院数学与系统科学研究院的王启华研究员,感谢北京工业大学的杨振海教授、张忠占教授、王丽教授、薛留根教授、李寿梅教授、程维虎教授、陈立萍副教授等各位老师多年来给予我的大力支持和帮助.在此也特别感谢我的爱人孙兵和女儿孙铭岳,感谢他们一直以来给予我的支持、鼓励和无限的爱,
  ……
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没统计学很好的基础看不懂。

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好好。

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不错的一本书

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还有地方读不太懂,自学难度太大了,好想有个老师教啊

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专业深入

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