Parent-offspring and sibling correlation estimation based on MINQUE theory
基于 MINQUE 理论的亲子与同胞相关估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦家庭性状数据的协方差估计，家庭关系本身不足以支持网络干扰或面板方法分类。
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基于 MINQUE 理论的亲子与同胞相关估计
- 研究问题
- 在用于研究性状的不平衡家庭数据中，如何方便地估计协方差参数，并获得亲子及同胞相关估计所需的推断依据？
- 方法与思路
- 作者基于 MINQUE 理论推导家庭数据结构中协方差参数估计量的易计算表达式，并给出极限方差与协方差公式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所给估计量具有强一致性和渐近正态性，同时提供简明的极限方差、协方差表达式以支持统计推断。
- 阅读关注点
- 应核对家庭数据的协方差结构、不平衡程度的处理方式、MINQUE 构造，以及强一致性和渐近正态性的条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；家庭抽样结构、具体条件及有限样本表现未说明，不能直接外推到其他相关数据。
原文摘要
We derive easily computable expressions for MINQUE estimators of covariance parameters in an unbalanced family data structure used to study traits. These estimators are strongly consistent and asymptotically normal. Simple expressions for limiting sample variances and covariances of MINQUE estimators are provided.