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[期刊] 林业科学
[作者]
祖笑锋 李秋实 倪成才 覃先林 Nigh Gorden
【目的】在非线性混合效应模型的拟合、随机效应预测和应变量预测３个环节上，常用一阶泰勒近似法将非线性模型线性化，泰勒近似的基点一般为随机效应参数的数学期望或迭代终值。在林业中，３个环节的基点常常并不完全一致，并可能影响预测精度。本研究以树高生长过程为例，分析了不一致的基点对预测精度的影响程度。【方法】以加拿大哥伦比亚省美国黄松解析木数据为基础，以三参数Ｌｏｇｉｓｔｉｃ为基本模型，随机抽取４９株用于拟合，３０株用于验证。采用Ｒ语言的ｎＬｍｅ函数和ｓＡｓ的ｎＬｍｉｘｅｄ过程拟合模型。ｎＬｍｅ函数以随机效应的数学期望为基点，而ｎＬｍｉｘｅｄ过程则以迭代终值为基点。利用ｓＡｓ的ｉｍＬ过程预测随机效应与应．．．
[期刊] 中国农业科学
[作者]
张元跃 柳小春
【目的】定量描述和估计本地番鸭体重生长的轨迹和参数。【方法】本研究对116只番鸭进行了21weeks的饲养和观测;利用5种生长函数(Gompertz、Logistic、VonBertalanffy、Richards和Brody)拟合了番鸭体重生长的非线性混合效应模型;分别计算了这些模型的8个生长参数(成熟体重、拐点日龄、拐点体重、初生体重、绝对生长率、相对生长率、绝对成熟率和相对成熟率);根据信息准则、误差方差的大小和生长参数估计值的准确度,比较了不同模型间的拟合和估计结果。【结果】与非线性固定效应模型比较,5种非线性混合效应模型拟合的番鸭体重生长方程和估计的8个生长参数,其准确度整体上提高了...
关键词：
非线性混合效应模型 体重 番鸭 评价
[期刊] 中国农业科学
[作者]
张元跃 贺喜
【目的】寻找定量描述本地番鸭体重的生长模型。【方法】利用Richards生长函数,设计番鸭体重的4种生长模型,包括考虑个体、性别的二层非线性混合效应模型(ModelⅠ),考虑个体、性别、资料自相关性的二层非线性混合效应模型(ModelⅡ),考虑个体的单层非线性混合效应模型(ModelⅢ),忽略个体和性别的零层非线性固定效应模型(ModelⅣ),描述了番鸭个体和群体生长特征。比较了番鸭体重生长4种模型的信息准则、误差方差、不同体重测定点日龄的平均测定值和模型拟合值、模型和生长参数估计值。【结果】ModelⅡ的拟合效果整体最好,估计了公、母的初生体重及成熟体重和生长速度最大的日龄、体重、绝对生长率...
关键词：
多层非线性混合效应模型 体重 番鸭 评价
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
许昊 王占军 何建龙 俞鸿千
【目的】建立宁夏盐池地区柠条林株高生长量与种植年限关系模型,为精确掌握柠条林的生长过程提供依据。【方法】以盐池县北部、中部、南部的柠条林为研究对象,考虑不同地区立地条件的差异性及种植密度对株高生长的影响,对原有生长方程进行改进,并在改进的基础上利用非线性混合效应(NLME)模型方法建立其株高生长量与种植年限的关系模型,用幂函数、指数函数、常数加幂函数考虑数据间的异方差性,最后对NLME模型与传统模型、改进后的模型、不含随机效应的NLME模型的精度进行对比分析。【结果】相较其余3种模型,含有随机参数且考虑异
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
葛宏立
该文用最小平方距离法详细推导了部分或全部自变量也含随机误差的非线性回归模型的参数估计方法。方差已知和方差未知两种情况都进行了讨论。
关键词：
非线性模型,拟合方法,最小平方距离法
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蒋青嬗 韩兆洲
多数基于线性混合效应模型的变量选择方法分阶段对固定效应和随机效应进行选择,方法繁琐、易产生模型偏差,且大部分非参数和半参数的线性混合效应模型只涉及非参数部分的光滑度或者固定效应的选择,并未涉及非参变量或随机效应的选择。本文用B样条函数逼近非参数函数部分,从而把半参数线性混合效应模型转化为带逼近误差的线性混合效应模型。对随机效应的协方差矩阵采用改进的乔里斯基分解并重新参数化线性混合效应模型,接着对该模型的极大似然函数施加集群ALASSO惩罚和ALASSO惩罚两类惩罚,该法能实现非参数变量、固定效应和随机效应
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蒋青嬗 韩兆洲
多数基于线性混合效应模型的变量选择方法分阶段对固定效应和随机效应进行选择,方法繁琐、易产生模型偏差,且大部分非参数和半参数的线性混合效应模型只涉及非参数部分的光滑度或者固定效应的选择,并未涉及非参变量或随机效应的选择。本文用B样条函数逼近非参数函数部分,从而把半参数线性混合效应模型转化为带逼近误差的线性混合效应模型。对随机效应的协方差矩阵采用改进的乔里斯基分解并重新参数化线性混合效应模型,接着对该模型的极大似然函数施加集群ALASSO惩罚和ALASSO惩罚两类惩罚,该法能实现非参数变量、固定效应和随机效应的联合变量选择,基于该法得出的估计量也满足相合性、稀疏性和Oracle性质。文章最后做了个数值模拟,模拟结果表明,本文提出的估计方法在变量选择的准确性、参数估计的精度两个方面均表现较好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
齐培艳 华文杰 段西发
在HIV纵向数据的分析中常采用混合效应模型。模型中协变量可部分解释个体间的差异,但其往往带有测量误差。同时,由于人体耐药性或治疗方案的失败,病毒载量后期可能会出现反弹。为此,文章提出了含变点和测量误差的半参数非线性混合效应模型,其中,变点表示病毒载量的反弹时刻,反弹后的病毒载量轨迹用非参数函数描述。采用多重估算法对此联合模型的参数进行估计。实例分析表明所提方法具有更可靠的参数估计和较好的拟合效果。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王明初 孙玉军
基于福建省将乐县国有林场15块标准地的30株杉木Cunninghamia lanceolata标准木的解析数据,首先对5个生长方程运用非线性最小二乘法进行拟合,选出拟合效果最好的模型作为基础模型,利用解析木数据构建非线性混合效应树高生长模型。以单株树木作为随机效应,通过变换混合效应参数个数,利用R软件选择赤池信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(BIC)最小,对数似然函数(Loglik)值最大的混合效应模型作为最优模型,基于混合效应模型研究经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测树高生长过程的特点。结果表明
[期刊] 林业科学研究
[作者]
姜立春 杜书立
以黑龙江省带岭林业局大青川林场80株人工兴安落叶松解析木数据为例,采用Richards生长模型作为基础模型,利用S-PLUS软件中的NLME过程,分别拟合非线性树高和直径生长模型。采用AIC、BIC、对数似然值和似然比检验等模型评价统计指标对不同模型的精度进行比较分析。结果表明:当对树高-年龄关系进行拟合时,b1、b3同时作为混合参数时模型拟合最好;当对直径-年龄关系进行拟合时,b1、b3同时作为混合参数时模型拟合最好。把相关性结构包括一阶自回归结构AR(1)、一阶移动平均结构MA(1)及一阶自回归与移动平均结构[ARMA(1,1)]加入到树高和直径最优混合模型中,一阶自回归结构AR(1)显著...
[期刊] 统计与决策
[作者]
余纯 文双 黄丹
有限混合回归模型已被广泛应用于由聚类和异质结构总体产生的混合回归关系的建模中,文章提出了一种在混合回归模型中检测预测变量-簇间效应和变量选择的基于等式约束的Lasso新方法;给出了一种修正的期望-最大化(EM)算法,能使混合回归模型执行稳定、高效的计算,并提出了在该修正的EM算法内的M步骤中的Bregman coordinate descent算法(简称BCDA算法)来估计预测变量和簇间效应参数。模拟研究和实际数据应用表明,该方法在预测变量-簇间效应检测和变量选择方面均有很好的表现。
[期刊] 林业科学
[作者]
符利勇 李永慈 李春明 唐守正
选择2种2水平非线性混合模型对杉木林胸径生长量进行分析,其中模型1为一般的2水平非线性混合模型,模型2在模型1的基础上进一步考虑固定效应参数随某一特定因子水平变化而变化。本文通过对这2种模型的分析,首先确定构建2水平非线性混合模型的基础模型,然后对模型1衍生出的665种模型及模型2衍生出的2703种模型进行计算和比较:对于模型1,有57种模型计算收敛,当形参b0同时考虑区组和样地效应、而b4和b5只考虑区组效应时,模型拟合效果最好,因此把该模型作为模型1的最佳拟合模型;对于模型2,有24种模型计算收敛,当形参b5同时考虑区组和样地效应、b1只考虑区组效应并且固定效应b0的取值与各区组水平有关时...
[期刊] 统计研究
[作者]
李莹 王仲君 赵华玲
在纵向数据研究中,混合效应模型的随机误差通常采用正态性假设。而诸如病毒载量和CD4细胞数目等病毒性数据通常呈现偏斜性,因此正态性假设可能影响模型结果甚至导致错误的结论。在HIV动力学研究中,病毒响应值往往与协变量相关,且协变量的测量值通常存在误差,为此论文中联立协变量过程建立具有偏正态分布的非线性混合效应联合模型,并用贝叶斯推断方法估计模型的参数。由于协变量能够解释个体内的部分变化,因此协变量过程的模型选择对病毒载量的拟合效果有重要的影响。本文提出了一次移动平均模型作为协变量过程的改进模型,比较后发现当协变量采用移动平均模型时,病毒载量模型的拟合效果更好。该结果对协变量模型的研究具有重要的指导意义。
关键词：
纵向 艾滋病 联合模型 偏正态 协变量
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王宝莹 梁瑞婷 谢运鸿 邱思玉 孙玉军
【目的】探索树高-胸径模型构建新方法，将分位数回归与非线性混合效应法相结合应用于树高-胸径模型构建，以此提高模型的拟合精度。【方法】利用2018年福建省将乐国有林场30 m×30 m固定样地1 306株杉木的实测树高、胸径数据，从4个树高-胸径模型中筛选拟合效果最好的为基础模型，基于基础模型分别采用非线性混合效应、分位数回归以及非线性分位数混合效应构建树高-胸径模型。采用评价指标均方根误差（RMSE）、调整后决定系数（Ra~2_(dj)）和均方差（MSE），对各模型的拟合结果进行评价比较，采用赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）以及对数似然函数值（Loglik）比较各最优模型的拟合精度和预测精度。【结果】根据评价指标对比显示，Logistic模型为基础模型。非线性混合效应模型的拟合效果最优（AIC为3 953.986,BIC为3 988.199,Loglik为-1 969.993），非线性分位数混合效应模型（AIC为3 979.418,BIC为4 028.293,Loglik为-1 979.709）次之。模型拟合效果排序为非线性混合效应模型>非线性分位数混合效应模型>基础模型>分位数回归模型。比较各模型的残差图可知各模型均不存在异方差现象，预测效果排序为非线性混合效应模型>非线性分位数混合效应模型>基础模型>分位数回归模型。【结论】本研究将分位数回归与非线性混合效应法相结合，该方法对分组数据结构中不同分位点个体间的差异与关联做出解释，提高了模型的稳定性以及拟合精度，将该方法应用到树高-胸径关系的研究上是一个可行的思路，为构建树高-胸径模型提供新方法。
[期刊] 林业科学
[作者]
符利勇 张会儒 李春明 唐守正
非线性混合效应模型是针对回归函数依赖于固定效应和随机效应的非线性关系而建立的。一阶线性化算法(FO)和条件一阶线性化算法(FOCE)为2种计算非线性混合效应模型参数的常用线性化算法。本文基于FOCE算法,提出一种改进的随机效应参数计算方法,并利用树高生长数据和模拟数据对3种算法进行分析和比较。结果表明:改进的FOCE算法得到的随机效应参数更能反映个体间的随机差异,并且拟合效果更好。
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