Maximum Likelihood Approaches to Variance Component Estimation and to Related Problems
方差分量估计及相关问题的极大似然方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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方差分量估计及相关问题的极大似然方法
- 研究问题
- 如何利用极大似然和限制极大似然估计方差分量，并在计算中处理固定效应估计造成的自由度损失及随机效应估计？
- 方法与思路
- 摘要讨论 ML、REML 的已有发展与可选迭代算法，并指出每次迭代涉及在给定方差分量下估计固定效应和随机效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要概括 REML 对自由度损失的处理及已有 ML 渐近理论，强调迭代计算与效应估计的联系，未明确划分本文新增结果。
- 阅读关注点
- 应核对文章哪些内容属于综述、哪些属于新推导，以及各算法的更新步骤、收敛条件和方差分量边界的处理方式。
- 阅读边界
- 材料为所给 OpenAlex 摘要，版本未说明。不能将摘要引用的既有理论算作本文原创，也不能判断算法性能或后续刊本变化。
原文摘要
Recent developments promise to increase greatly the popularity of maximum likelihood (ml) as a technique for estimating variance components. Patterson and Thompson (1971) proposed a restricted maximum likelihood (reml) approach which takes into account the loss in degrees of freedom resulting from estimating fixed effects. Miller (1973) developed a satisfactory asymptotic theory for ml estimators of variance components. There are many iterative algorithms that can be considered for computing the ml or reml estimates. The computations on each iteration of these algorithms are those associated with computing estimates of fixed and random effects for given values of the variance components.