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Inferential procedures for random effects in generalized linear mixed models
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AI
DOI：10.1371/journal.pone.0320797.png)
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摘要
En 中文
我们研究了广义线性混合模型(GLMMs)中随机效应预测常用的三种不确定性度量，即无条件预测均方误差(UMSEP)和条件预测均方误差(CMSEP)，以及流行R软件包glmmTMB中使用的预测间隙的无条件方差。我们证明，尽管这三种理论度量在量化不确定性的方式上有所不同，但由此产生的估计量在形式上都非常相似。我们推导了关于这三种不确定性度量一致性的渐近结果，并在这一过程中通过将其重新解释为在随机效应的一个有限子集上的条件，解决了理论结果与经验结果之间的矛盾，该矛盾涉及glmmTMB方差估计量。我们的结果对GLMMs中的预测推断具有重要意义，特别是在将这三种度量与正态性假设相结合以构造随机效应预测区间时的合理性和影响方面。
Keyword:
MEAN SQUARED ERROR
MISSING DATA
LONGITUDINAL DATA
STANDARD ERRORS
PREDICTION
APPROXIMATIONS
期刊
IF:
2.6
论文数:
2.6W
被引数:
81.6W
机构
引用论文
Missing responses in generalised linear mixed models when the missing data mechanism is nonignorable.png)
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