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J-GLOBAL ID：201902249373799889   整理番号：19A2451315

線形混合効果モデルにおける境界近傍の分散成分に関する推論【JST・京大機械翻訳】

Inference on variance components near boundary in linear mixed effect models

著者 (1件)： Sakamoto Wataru (Department of Human Ecology, Graduate School of Environmental and Life Science, Okayama University, Okayama, Japan)
資料名： Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics  (Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics)
巻： 11  号： 6  ページ： e1466  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2767A  ISSN： 1939-5108  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 線形混合効果モデルにおける分散成分に関する推論を作ることにおいて,分散成分パラメータは制約されたパラメータ空間のいくつかの境界に位置する可能性があり,したがって,パラメータ推定,試験統計,および情報基準に関する通常の漸近理論は成立しないかもしれない。分散成分に関するそのような境界問題を説明し,文献と共にいくつかの方法論と特性を紹介した。いくつかの境界近くの分散パラメータベクトルの最大尤度推定量は,境界上への正規ランダムベクトルの射影として漸近的に分布する。尤度比検定統計のヌル分布は複雑であり,したがって,それは漸近的および数値的側面の両方から研究された。さらに,情報基準を用いたモデル選択における境界問題も必須であり,尤度比試験に関するものと密接に関連している。線形混合効果モデルとペナルティ化スプラインモデルの間の関係を用いて回帰関数の線形性に対する試験に関する境界問題も記述した。本論文は,データ解析>データ推論,平滑化およびフィルタリング統計モデル>モデル選択統計およびデータ解析>ブートストラップおよび再サンプリングの統計的方法の統計的および図式的方法の下で分類した。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *線形性 ,  ブートストラップ ,  スプライン ,  ペナルティ ,  フィルタリング ,  データ解析 ,  平滑化 ,  最尤法 ,  パラメータ推定 ,  尤度比 ,  モデル選択 ,  統計モデル ,  機械要素 ,  モデル
準シソーラス用語： 統計模型 ,  リサンプリング ,  漸近理論 ,  *分散成分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 漸近理論 ,  情報基準 ,  尤度比検定 ,  ペナルティ付きスプライン ,  ランダム効果 ,  正則性条件 ,  制限された最尤

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 線形 ,  混合効果モデル ,  境界 ,  近傍 ,  分散成分 ,  推論