Testing Random Effects in Nonlinear Mixed-Effects Models

doi:10.1002/sim.70605

2026-05-01

PRE

Germaine Uwimpuhwe

Reza Drikvandi *

Shelley A. Blozis

DOI：10.1002/sim.70605

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摘要

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非线性混合效应模型常用于分析具有个体特异变异性的医学研究中的纵向和聚集数据。此类混合效应模型中的一个关键问题是哪些随机效应在模型中真正需要，这等同于检验相关方差分量是否非零。与线性混合效应模型不同，非线性混合效应模型中的随机效应检验是一个研究不足的问题，因其模型复杂性和实际中的收敛问题。由于原假设位于参数空间的边界上，似然比检验和得分检验的常规渐近卡方分布是错误的。正确的渐近分布是卡方分布的混合，然而确定混合权重通常不可行，尤其是在检验多个相关随机效应时。为解决这些问题，我们提出了一种灵活的非参数框架，用于检验具有可加随机误差的非线性混合效应模型中的随机效应，该框架不要求随机效应或误差服从正态分布或任何其他分布。我们引入了一种基于适当置换程序的灵活检验，以近似我们检验统计量的有限样本分布，该方法还能获得分布自由的方差分量估计。该框架允许用户根据数据特征选择估计方法。我们的方法可用于检验所有随机效应或其任意子集。我们通过广泛的模拟和两个动机案例研究评估了我们的非参数方法性能。我们提供了一个名为TestREnlme的R软件包，用于实现我们提出的检验。

Keyword:

method of moments

nonlinear mixed-effects models

permutation test

random effects

variance least squares method