Maximum likelihood estimation of intraclass correlation in the analysis of familial data: Estimating equation approach
家族数据组内相关的极大似然估计：估计方程方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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家族数据组内相关的极大似然估计：估计方程方法
- 研究问题
- 如何在涵盖多种既有模型的统一框架下估计家族数据的组内相关，并以简化的估计方程计算估计值及其不确定性？
- 方法与思路
- 作者提出广义模型，推导参数的极大似然估计，将组内相关估计归结为一个需迭代求解的方程，并讨论各特例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，统一模型包含若干既有模型，提供组内相关的单一估计方程、各模型的渐近方差以及说明性例子。
- 阅读关注点
- 应核对家族内相关结构、各特例的参数限制、估计方程的解与收敛性，以及渐近方差所需的抽样条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明分布假设、解的唯一性或小样本表现，不能据此判断计算可靠性。
原文摘要
We introduce a generalized model for estimating intraclass correlation in the analysis of familial data. This model incorporates the models of Donner & Koval (1980), Donner & Bull (1983), Rosner (1984) and Münoz, Rosner & Carey (1986) as special cases. We then obtain the maximum likelihood estimates of the parameters of the model. In particular we obtain a single estimating equation, to be solved iteratively, for the estimation of the intraclass correlation p and discuss all the special cases. Asymptotic variance for the estimate of the intraclass correlation is obtained for all the models and some examples are given.