A hybrid estimator in nonlinear and generalised linear mixed effects models
非线性及广义线性混合效应模型的混合估计方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非线性及广义线性混合效应模型的混合估计方法
- 研究问题
- 在非线性混合效应模型中，如何计算似然积分，并解释随机效应真实分布偏离假定正态族时固定效应估计的表现？
- 方法与思路
- 作者结合 Laplace 近似和蒙特卡洛模拟计算似然积分，在混合分布可能误设时建立参数估计渐近理论，并扩展至广义线性模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模拟中固定效应参数估计接近非参数估计，即使混合分布明显偏离正态族，并建立解释该现象的渐近理论。
- 阅读关注点
- 应核对两种积分方法的组合方式、近似与模拟误差的控制，以及分布误设下估计目标和固定效应性质的准确表述。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；接近非参数估计是所述模拟现象，摘要未说明误设下一致性的完整范围。
原文摘要
A hybrid method that combines Laplace's approximation and Monte Carlo simulations to evaluate integrals in the likelihood function is proposed for estimation of the parameters in nonlinear mixed effects models that assume a normal parametric family for the random effects. Simulations show that these parametric estimates of fixed effects are close to the nonparametric estimates even though the mixing distribution is far from the assumed normal parametric family. An asymptotic theory of this hybrid method for parametric estimation without requiring the true mixing distribution to belong to the assumed parametric family is developed to explain these results. This hybrid method and its asymptotic theory are also extended to generalised linear mixed effects models.