Maximum likelihood estimation in a two-way analysis of variance with correlated errors in one classification
一类误差相关的双向方差分析模型的最大似然估计AI 解读 ↓
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一类误差相关的双向方差分析模型的最大似然估计
- 研究问题
- 在双向方差分析中，若每行的多项测量具有一般协方差结构，如何估计行效应、列效应及协方差，并检验相关假设？
- 方法与思路
- 作者为每行测量设定一般协方差矩阵，求取行参数、列参数及协方差的最大似然估计，并讨论渐近分布与似然比检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称获得了模型参数与协方差矩阵的最大似然估计，讨论其渐近分布，并给出双向布局下多种假设的似然比检验统计量。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对误差分布、行间依赖及参数约束，特别关注渐近分析中哪些维度增长，以及各类检验的具体原假设。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未说明误差分布、估计存在性及渐近条件，也未将该布局明确设为面板数据。
原文摘要
A two-way analysis of variance model with correlated errors in one classification is discussed. It is assumed that the p measurements in each row have a general covariance matrix Σ The maximum likelihood estimates of the row and column parameters as well as of the covariance matrix are obtained and their asymptotic distribution are discussed. Finally, the likelihood ratio test statistics for the various hypotheses in a two-way layout are given.