Correlated Errors in the Random Model
随机效应模型中的相关误差AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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随机效应模型中的相关误差
- 研究问题
- 单因素随机效应模型允许同一组内真实残差负相关后，参数不可识别与联合后验的信息性之间是什么关系？
- 方法与思路
- 作者扩展单因素随机模型以允许组内残差负相关，分析由此产生的参数不可识别及组内平方和增大时的后验行为。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，尽管参数存在本质不可识别性，联合后验仍可能较有信息，并描述组内平方和趋于无穷时的后验极限。
- 阅读关注点
- 应核对不可识别参数组合、先验与似然各自的作用，以及负相关证据和后验极限结论成立的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；先验和参数约束未说明，后验集中或信息性不能等同于解决参数识别。
原文摘要
The usual one-way random model for the analysis of variance is broadened to allow for negative correlation between true residuals in the same row or cluster. This gives rise to an essential unidentifiability of parameters. Nonetheless, the likelihood function is typically such that the joint posterior distribution of all parameters is quite informative and there is enormous evidence for negative correlation whenever the sum of squares within is sufficiently large. Indeed, as this sum of squares goes to infinity, the joint posterior distribution converges to a limiting distribution which is very nearly the same as that in which it is known a priori that residuals are negatively correlated in the most extreme way possible.