摘要
考察多参数多元统计回归多重线性模型的参数估计问题。首先,建立线性混合模型,并利用向量化方法,结合多元函数的高阶导数和似然估计方法,给出了均值向量和方差的估计;其次,通过张量给出了多线性混合张量模型的表达;最后,利用高阶张量分解给出多线性混合模型中的参数向量的估计。
We investigated multivariate mixed effect regression models and their parameter estimations. We established a linear mixed model with matrix form, and presented an estimation method based on the combination of the vectorization,higher order derivatives and the likelihood estimations. We also built a multilinear mixed effect tensor model and presented estimations for the mean matrix B and the covariances in the model.
作者
吴田
何玲玲
林泽榕
徐常青
WU Tian;HE Lingling;LIN Zerong;XU Changqing(School of Mathematics and Physics,SUST,Suzhou 215009,China)
出处
《苏州科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第2期15-20,共6页
Journal of Suzhou University of Science and Technology(Natural Science Edition)
基金
国家自然科学基金资助项目(11171373)
香港政府研究基金资助项目(Poly U501212
15302114
15300715)
苏州科技大学研究生科研创新项目(SKYCX16_008)
关键词
多线性混合模型
高阶导数
似然估计
张量
张量分解
multilinear mixed effect model
high order derivative
likelihood estimation
tensor
tensor decomposion