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小区域估计中的SEBLUP估计方法
被引量:
1
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作者
刘燕玉
《贵州大学学报(自然科学版)》
2013年第6期13-16,共4页
空间相关的经验最优线性无偏预测(SEBLUP)模型是指区域随机效应相关的线性混合模型,而模型中的参数估计方法是当前研究的重要问题之一。本文给出了模型中参数的极大似然(ML)估计过程,并通过仿真模拟,实验结果显示用ML估计方法估计SEBLU...
空间相关的经验最优线性无偏预测(SEBLUP)模型是指区域随机效应相关的线性混合模型,而模型中的参数估计方法是当前研究的重要问题之一。本文给出了模型中参数的极大似然(ML)估计过程,并通过仿真模拟,实验结果显示用ML估计方法估计SEBLUP模型的参数的条件下,SEBLUP估计方法处理空间相关的小区域数据效果较好。
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关键词
小区域估计
空间相关
线性混合模型
seblup
极大似然估计
下载PDF
职称材料
题名
小区域估计中的SEBLUP估计方法
被引量:
1
1
作者
刘燕玉
机构
贵州大学理学院
出处
《贵州大学学报(自然科学版)》
2013年第6期13-16,共4页
基金
全国统计科研计划项目资助(2012LZ054)
文摘
空间相关的经验最优线性无偏预测(SEBLUP)模型是指区域随机效应相关的线性混合模型,而模型中的参数估计方法是当前研究的重要问题之一。本文给出了模型中参数的极大似然(ML)估计过程,并通过仿真模拟,实验结果显示用ML估计方法估计SEBLUP模型的参数的条件下,SEBLUP估计方法处理空间相关的小区域数据效果较好。
关键词
小区域估计
空间相关
线性混合模型
seblup
极大似然估计
Keywords
small area estimation
spatial correlation
linear mixed model
seblup
maximum likelihood estimation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小区域估计中的SEBLUP估计方法
刘燕玉
《贵州大学学报(自然科学版)》
2013
1
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