Analysis of familial data: Linear-model approach
家族数据分析的线性模型方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究家族相关数据的线性模型估计，没有时间维度、经济网络或干扰机制，不能据群组相关性归入所列领域。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
家族数据分析的线性模型方法
- 研究问题
- 当不同家庭的子女数量不等时，如何通过线性模型估计母亲与子女之间的组间相关及其他参数，并简化最大似然计算？
- 方法与思路
- 作者采用线性模型推导最大似然估计，通过最大化一个单变量显式函数估计某参数，再以直接代入求得其他参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出将估计简化为单变量优化与代入的算法；作者认为其比既有算法更简单实用，并讨论其他可能优势。
- 阅读关注点
- 应核对家族内相关结构、分布设定与参数约束，以及单变量优化是否易于求解和简便性比较使用的依据。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；算法更实用是作者判断，摘要未提供性能数值或完整适用条件，不能推断刊本变化。
原文摘要
A linear-model approach is proposed for deriving the maximum likelihood estimates of the mother–sib interclass correlation and other parameters from familial data when the families have unequal numbers of offspring. It leads to an algorithm which involves the maximization of an explicit function of a variable for estimating one parameter and direct substitutions for other parameters. The algorithm is believed to be much simpler and more practical than that proposed by Rosner (1979). Some other advantages of the linear-model approach are also discussed.