混合線性模式的估計

Autor: 于國欽, YU, GUO-GIN
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Popis: 一般說來,我們所遇到的線性模式都是 Y=Xβ+ι Y 是一N ×1的向量,其元素為應變數的觀測值 X 是一N ×P 的矩陣,其中的元素為已知數 β是一P ×1的向量,其中的元素為母體的參數(parameters) ι是一N ×1的向量,其中的元素為隨機誤差(random errors) 我們可以用幾何求得參數的估計式 β=(X′X)-X′Y 同理,我們可求得有關β的標準差,建立βi ′s 的信賴區間,及作各種有關的假設 檢定。一旦我們將模式改成 Y=Xα+ZU (ii) Y 是一N ×1的向量,其元素為應變數的觀測值 X 是一N ×P 的已知常數矩陣 Z 是N × 的已知常數矩陣 α是P ×1未知的參數向量(固定效應) U是γ×1的向量,其中包括隨機效應和隨機誤差兩項 因為(ii)式中的隨機向量U包括隨機效應和隨機誤差兩項,倘若我們把(ii)式中 兩部分予以分解,則(ii)式可以改寫如下: (圖表省略) 本文所討論的是運用已知的原理去估計β和U,其中將討論如何運用極限的原理去估 計β和U的向量
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