On the Effect of Non-Normality on the Estimation of Components of Variance
非正态性对方差分量估计的影响AI 解读 ↓
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非正态性对方差分量估计的影响
- 研究问题
- 在随机效应或混合效应线性模型中，误差非正态性如何影响方差分量区间估计，能否构造不要求正态性的比值区间？
- 方法与思路
- 作者考察多种平衡设计下非正态误差对上层方差分量区间估计的影响，并建议构造方差分量比值置信区间的方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在多种平衡情形中，上层方差分量的区间估计可能较少受误差非正态影响，并提出不假定正态性的比值区间方法。
- 阅读关注点
- 应核对平衡设计的具体范围、上层方差分量的含义，以及非正态分布限制和所建议区间方法的覆盖率依据。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；较少受影响是受限且带保留的陈述，摘要未提供非正态条件、区间公式或覆盖率结论。
原文摘要
SUMMARY The effect of non-normality in estimating variance components in a random effects or mixed effects linear model is studied. It is shown that for a wide variety of balanced situations the interval estimation of the upper variance component is likely to be relatively little affected by non-normality in the error component. A method is suggested for constructing a confidence interval for a ratio of variance components in a balanced model, without assuming normality.