An Alternative to Eisenhart's Model II and Mixed Model in the Case of Negative Variance Estimates
负方差估计下 Eisenhart II 型模型与混合模型的替代方案AI 解读 ↓
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负方差估计下 Eisenhart II 型模型与混合模型的替代方案
- 研究问题
- 方差分量估计出现负值时，能否通过改变模型中的参数解释，获得具有合理含义的估计与检验？
- 方法与思路
- 作者提出替代模型，将某些原本解释为方差的参数视为协方差，并给出估计和假设检验的分布结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称重新指定模型可以处理负方差分量估计问题，同时提供与参数估计及假设检验相关的分布理论。
- 阅读关注点
- 应核对哪些参数可重新解释为协方差、替代模型的有效参数空间，以及新旧模型科学含义的差别。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未说明替代模型的具体限制，不能认定所有负方差估计均可如此处理或推断刊本变化。
原文摘要
An alternative model useful for addressing the problem of negative variance component estimators is proposed. Specifically, it is possible to view certain of the parameters as covariances rather than as variances. Thus, the problems of the negative variance component estimator may be resolved by using a different model. Distributional results relating to both estimation and tests of hypotheses are also given.