Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "mixed linear models" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-7 z 7
Tytuł:
Selective generalized F tests
Autorzy:
Nunes, C.
Mexia, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729760.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
mixed linear models
variance components
generalized polar coordinates
selective F testes
Opis:
Generalized F tests were introduced by Michalski and Zmyślony (1996) for variance components and later (1999) for linear functions of parameters in mixed linear models. We now use generalized polar coordinates to obtain, for the second case, tests that are more powerful for selected families of alternatives.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2004, 24, 2; 281-288
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian and generalized confidence intervals on variance ratio and on the variance component in mixed linear models
Autorzy:
Michalski, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729664.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
mixed linear models
variance components
hypothesis testing
confidence intervals
generalized p-values
Opis:
The paper deals with construction of exact confidence intervals for the variance component σ₁² and ratio θ of variance components σ₁² and σ² in mixed linear models for the family of normal distributions $_t(0, σ₁²W + σ²I_t)$. This problem essentially depends on algebraic structure of the covariance matrix W (see Gnot and Michalski, 1994, Michalski and Zmyślony, 1996). In the paper we give two classes of bayesian interval estimators depending on a prior distribution on (σ₁², σ²) for:
1) the variance components ratio θ - built by using test statistics obtained from the decomposition of a quadratic form y'Ay for the Bayes locally best estimator of σ₁², Michalski and Zmyślony (1996),
2) the variance component σ₁² - constructed using Bayes point estimators from BIQUE class (Best Invariant Quadratic Unbiased Estimators, see Gnot and Kleffe, 1983, and Michalski, 2003).
In the paper an idea of construction of confidence intervals using generalized p-values is also presented (Tsui and Weerahandi, 1989, Zhou and Mathew, 1994). Theoretical results for Bayes interval estimators and for some generalized confidence intervals by simulations studies for some experimental layouts are illustrated and compared (cf Arendacká, 2005).
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2009, 29, 1; 5-29
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Tests of independence of normal random variables with known and unknown variance ratio
Autorzy:
Gąsiorek, Edward
Michalski, Andrzej
Zmyślony, Roman
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729874.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
mixed linear models
variance components
correlation
quadratic unbiased estimation
testing hypotheses
confidence intervals
Opis:
In the paper, a new approach to construction test for independenceof two-dimensional normally distributed random vectors is given under the assumption that the ratio of the variances is known. This test is uniformly better than the t-Student test. A comparison of the power of these two tests is given. A behaviour of this test forsome ε-contamination of the original model is also shown. In the general case when the variance ratio is unknown, an adaptive test is presented. The equivalence between this test and the classical t-test for independence of normal variables is shown. Moreover, the confidence interval for correlation coefficient is given. The results follow from the unified theory of testing hypotheses both for fixed effects and variance components presented in papers [6] and [7].
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2000, 20, 2; 233-247
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On some properties of ML and REML estimators in mixed normal models with two variance components
Autorzy:
Gnot, Stanisław
Michalski, Andrzej
Urbańska-Motyka, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729742.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
mixed linear models
likelihood-based inference
ML- and REML- estimation
variance components
Fisher's information
Opis:
In the paper, the problem of estimation of variance components σ₁² and σ₂² by using the ML-method and REML-method in a normal mixed linear model {Y,E(Y) = Xβ, Cov(Y) = σ₁²V + σ₂²Iₙ} is considered. This paper deal with properties of estimators of variance components, particularly when an explicit form of these estimators is unknown. The conditions when the ML and REML estimators can be expressed in explicit forms are given, too. The simulation study for one-way classification unbalanced random model together with a new proposition of approximation of expectation and variances of ML and REML estimators are shown. Numerical calculations with reference to the generalized Fisher's information are also given.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2004, 24, 1; 109-126
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Linear Cholesky decomposition of covariance matrices in mixed models with correlated random effects
Autorzy:
Rabe, Anasu
Shangodoyin, D. K.
Thaga, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1186928.pdf
Data publikacji:
2019-12-10
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
correlated random effects
covariance matrix
linear Cholesky decomposition
linear mixed models
Opis:
Modelling the covariance matrix in linear mixed models provides an additional advantage in making inference about subject-specific effects, particularly in the analysis of repeated measurement data, where time-ordering of the responses induces significant correlation. Some difficulties encountered in these modelling procedures include high dimensionality and statistical interpretability of parameters, positive definiteness constraint and violation of model assumptions. One key assumption in linear mixed models is that random errors and random effects are independent, and its violation leads to biased and inefficient parameter estimates. To minimize these drawbacks, we developed a procedure that accounts for correlations induced by violation of this key assumption. In recent literature, variants of Cholesky decomposition were employed to circumvent the positive definiteness constraint, with parsimony achieved by joint modelling of mean and covariance parameters using covariates. In this article, we developed a linear Cholesky decomposition of the random effects covariance matrix, providing a framework for inference that accounts for correlations induced by covariate(s) shared by both fixed and random effects design matrices, a circumstance leading to lack of independence between random errors and random effects. The proposed decomposition is particularly useful in parameter estimation using the maximum likelihood and restricted/residual maximum likelihood procedures.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2019, 20, 4; 59-70
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Orthogonal models: Algebraic structure and explicit estimators for estimable vectors
Autorzy:
Pereira, Artur
Fonseca, Miguel
Mexia, João
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729750.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
linear models
mixed models
inference
orthogonal models
UBLUE
Opis:
We study the algebraic structure of orthogonal models thus of mixed models whose variance covariance matrices are all positive semi definite, linear combinations of known pairwise orthogonal projection matrices, POOPM, and whose least square estimators, LSE, of estimable vectors are best linear unbiased estimator, BLUE, whatever the variance components, so they are uniformly BLUE, UBLUE. From the results of the algebraic structure we will get explicit expression for the LSE of these models.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2015, 35, 1-2; 29-44
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A statistical data-based approach to instability detection and wear prediction in radial turning processes
Metoda wykrywania niestabilności i przewidywania zużycia w procesach toczenia promieniowego w oparciu o dane statystyczne
Autorzy:
Jimenez Cortadi, A.
Boto, F.
Suarez, A.
Galar, D.
Irigoien, I.
Sierra, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301148.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
radial turning
tool-life improvement
instability detection
wear prediction
Linear Mixed Models
toczenie promieniowe
poprawa żywotności narzędzi
wykrywanie niestabilności
predykcja zużycia
liniowe modele mieszane
Opis:
Radial turning forces for tool-life improvements are studied, with the emphasis on predictive rather than preventive maintenance. A tool for wear prediction in various experimental settings of instability is proposed through the application of two statistical approaches to process data on tool-wear during turning processes: three sigma edit rule analysis and Principal Component Analysis (PCA). A Linear Mixed Model (LMM) is applied for wear prediction. These statistical approaches to instability detection generate results of acceptable accuracy for delivering expert opinion. They may be used for on-line monitoring to improve the processing of different materials. The LMM predicted significant differences for tool wear when turning different alloys and with different lubrication systems. It also predicted the degree to which the turning process could be extended while conserving stability. Finally, it should be mentioned that tool force in contact with the material was not considered to be an important input variable for the model.
Badano siły występujące w procesie toczenia promieniowego. Celem badań było wydłużenie żywotności narzędzi tokarskich, przy czym główny nacisk kładziono na konserwację predykcyjną, a nie zapobiegawczą. Zaproponowano technikę prognozowania zużycia w różnych warunkach eksperymentalnych niestabilności, która polega na zastosowaniu metod statystycznych do przetwarzania danych dotyczących zużycia narzędzi podczas procesów toczenia. Wykorzystano dwie metody statystycznę: analizę z zastosowaniem reguły trzech sigm oraz analizę głównych składowych (PCA). Do prognozowania zużycia zastosowano liniowy model mieszany (LMM). Omawiane statystyczne podejścia do wykrywania niestabilności generują wyniki o dopuszczalnej dokładności, na podstawie których można formułować opinie eksperckie. Dane te można wykorzystywać do doskonalenia przetwarzania różnych materiałów poprzez monitorowanie w trybie on-line. W przedstawionych badaniach, LMM pozwolił przewidzieć znaczące różnice w zużyciu narzędzia podczas toczenia różnych stopów przy zastosowaniu różnych systemów smarowania. Umożliwił także prognozowanie stopnia, w jakim proces toczenia można przedłużać zachowując jego stabilność. Na koniec należy wspomnieć, że nie brano pod uwagę siły generowanej w kontakcie narzędzia z materiałem jako istotnej zmiennej wejściowej dla modelu.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 3; 405-412
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-7 z 7

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies