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J-GLOBAL ID：201902280331000211   整理番号：19A2407264

マルチレベル同時方程式モデル:新しい仕様と推定法【JST・京大機械翻訳】

Multilevel simultaneous equation model: A novel specification and estimation approach

著者 (3件)： Hernandez-Sanjaime Rocio (Center of Operations Research, Miguel Hernandez University, Elche, Alicante, Spain) ,  Gonzalez Martin (Center of Operations Research, Miguel Hernandez University, Elche, Alicante, Spain) ,  Lopez-Espin Jose J. (Center of Operations Research, Miguel Hernandez University, Elche, Alicante, Spain)
資料名： Journal of Computational and Applied Mathematics  (Journal of Computational and Applied Mathematics)
巻： 366  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0152A  ISSN： 0377-0427  CODEN： JCAMDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の連立方程式モデルは,誤差項が連続的に独立であると仮定している。いくつかの状況において,データは階層的またはグループ化された構造を提示する可能性があり,この仮定は無効である。この動機付けの下で,多重レベル同時方程式モデル(MSEM)と呼ばれる新しい多変量モデルを開発した。MSEMのパラメータの最大尤度推定を考察した。行列値分布,すなわちマトリックス正規分布を導入して,モデルの仕様におけるamong-列とamong-カラム共分散行列構造を組み込んだ。尤度方程式のシステムの解析解がない場合に,汎用最適化ソルバを用いて最尤法推定量を得た。この問題の解に対する第一のアプローチにおいて,二重共分散構造が知られている場合において,行列正規分布の妥当性を経験的に評価した。モデル仮定の下でシミュレーションデータを用いて,最大尤度推定器(MLE)の性能を,2段最小二乗推定器(2SLS)のような他の従来の代替案に関して評価した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 連立方程式 ,  解析的解法 ,  *モデル ,  正規分布 ,  推定量 ,  共分散 ,  シミュレーション ,  最尤法 ,  多重化 ,  最小二乗推定 ,  動機づけ ,  最適化
準シソーラス用語： ソルバ ,  尤度 ,  共分散行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチレベル連立方程式モデル ,  最尤推定 ,  行列正規分布 ,  連立方程式モデル ,  マルチレベルモデル

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチレベル ,  方程式 ,  モデル ,  仕様 ,  推定法