贵州大学学报（自然科学版）
貴州大學學報（自然科學版）
귀주대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF GUIZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2013年
6期
13-16
,共4页
小区域估计%空间相关%线性混合模型%SEBLUP%极大似然估计
小區域估計%空間相關%線性混閤模型%SEBLUP%極大似然估計
소구역고계%공간상관%선성혼합모형%SEBLUP%겁대사연고계
small area estimation%spatial correlation%linear mixed model%SEBLUP%maximum likelihood estimation
空间相关的经验最优线性无偏预测(SEBLUP)模型是指区域随机效应相关的线性混合模型,而模型中的参数估计方法是当前研究的重要问题之一.本文给出了模型中参数的极大似然(ML)估计过程,并通过仿真模拟,实验结果显示用ML估计方法估计SEBLUP模型的参数的条件下,SEBLUP估计方法处理空间相关的小区域数据效果较好.
空間相關的經驗最優線性無偏預測(SEBLUP)模型是指區域隨機效應相關的線性混閤模型,而模型中的參數估計方法是噹前研究的重要問題之一.本文給齣瞭模型中參數的極大似然(ML)估計過程,併通過倣真模擬,實驗結果顯示用ML估計方法估計SEBLUP模型的參數的條件下,SEBLUP估計方法處理空間相關的小區域數據效果較好.
공간상관적경험최우선성무편예측(SEBLUP)모형시지구역수궤효응상관적선성혼합모형,이모형중적삼수고계방법시당전연구적중요문제지일.본문급출료모형중삼수적겁대사연(ML)고계과정,병통과방진모의,실험결과현시용ML고계방법고계SEBLUP모형적삼수적조건하,SEBLUP고계방법처리공간상관적소구역수거효과교호.
