线性混合模型中方差分量的估计与QR分解

在线性混合模型中,极大似然估计是一种很重要的估计方法,但是它常常需要通过迭代求解.应用设计阵的QR分解,可以把设计阵变换成上三角矩阵.这样可以降低参与迭代运算的矩阵的阶数,还可以减少参与运算的数据量,从而提高运算的速度.本文讨论了QR分解在EM算法中的应用,并用模拟的方法验证了QR分解可以极大的提高运算的速度.本文同时讨论了QR分解在另外一种估计方法,即ANOVA估计中的应用.

数据非随机缺失机制的混合效应模式混合模型分析与应用

目的阐明混合效应模式混合模型原理,实现数据非随机缺失机制医学纵向资料的模型分析。方法采用限制极大似然法进行参数估计,拟合含非随机缺失数据高血压随访资料的混合效应模式混合模型,利用SAS9.2完成模型参数估计与检验等。结果在混合效应模式混合模型(组间模型和组内模型)中得到四种缺失模式下的参数估计值及可信区间后,根据各缺失模式概率,求得参数总估计值。结论混合效应模式混合模型是分析数据非随机缺失机制资料的最佳选择。