Estimation of the Interclass Correlation Coefficient
类间相关系数的估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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类间相关系数的估计
- 研究问题
- 如何构造无需迭代的类间相关系数估计量，并考察其大样本方差及有限样本变异与最大似然估计的差异？
- 方法与思路
- 作者从加权平方和技术推导非迭代估计方法，在正态性假设下计算渐近方差，并通过蒙特卡洛模拟比较样本方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法无需迭代即可估计类间相关系数；大量模拟中，其样本方差与最大似然估计量的方差差别不大。
- 阅读关注点
- 应核对类间相关系数的模型定义、平方和权重及正态性作用，并查看模拟设计、偏差和与最大似然估计的比较范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，无法判断非正态情形、具体效率损失或计算收益；模拟中的方差接近不代表全面等效。
原文摘要
A noniterative method for estimating the interclass correlation coefficient is derived from the technique of weighted sums of squares. The asymptotic variance of this estimator is derived under the assumption of normality. Through extensive Monte Carlo simulations, the sample variance of this estimator is found not to differ greatly from that of the maximum likelihood estimator.