【摘 要】
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生物医学、统计遗传学、工程学、经济学、教育心理学、社会学等学科领域中存在大量的聚类数据(Clustered Data)或相关数据(Correlated Data).随机效应模型是分析此类数据的强
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生物医学、统计遗传学、工程学、经济学、教育心理学、社会学等学科领域中存在大量的聚类数据(Clustered Data)或相关数据(Correlated Data).随机效应模型是分析此类数据的强有力工具.当聚类数据近似服从正态分布且能用线性的结构来描述时,线性随机效应回归模型是分析该数据的有力工具.但是,随着科学技术的迅猛发展,人们对数据处理精度的要求越来越高,遇到不是正态或不能用线性结构来描述的聚类数据越来越多,这在客观上推动了随机效应模型的理论和方法的发展.为了适应上述发展的需要,随机效应模型已从最初的线性随机效应模型逐步拓展到非线性随机效应模型,广义线性随机效应模型,指数族非线性随机效应模型,非线性再生散度随机效应模型.由于非线性再生散度随机效应模型包括了前述所有的线性随机效应模型,其应用的范围特别广泛,所以对此类模型的研究在随机效应模型的理论和方法乃至在整个回归分析的理论和方法上具有十分重要的意义,但它的研究刚刚起步,许多统计问题有待探讨.该文对非线性再生散度随机效应模型的统计分析问题进行了比较系统地研究.
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