A note on the use of Laplace's approximation for nonlinear mixed-effects models
非线性混合效应模型中使用Laplace近似的一则说明AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非线性混合效应模型中使用Laplace近似的一则说明
- 研究问题
- 在非线性混合效应模型中，以Laplace近似处理随机效应积分会怎样影响估计一致性，何时不宜只用首项近似？
- 方法与思路
- 作者仅对积分似然中的随机效应部分使用Laplace近似，形成近似极大似然估计，并考察两种样本规模的作用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所得估计具有一致性，收敛速度同时取决于个体数和每个体观测数，并讨论应避免首项近似的条件。
- 阅读关注点
- 应核对个体数与组内观测数的渐近安排、近似误差如何累积，以及一致性条件和首项近似失效的具体情形。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出收敛速度公式或适用条件，不能判断具体样本结构下的可靠性。
原文摘要
The asymptotic properties of estimates obtained using Laplace's approximation for nonlinear mixed-effects models are investigated. Unlike the restricted maximum likelihood approach, e. g. Wolfinger (1993), here the Laplace approximation is appiled only to the random effects of the integrated likelihood. This results in approximate maximum likelihood estimation. The resulting estimates are shown to be consistent with the rate of convergence depending on both the number of individuals and the number of observations per individual. Conditions under which the leading term Laplace approximation should be avoided are discussed.