%0 Journal Article
%T 海量数据下线性混合效应模型的估计算法
%A 李志强
%A 陈少东
%A 耿俏
%J 北京化工大学学报(自然科学版)
%D 2019
%R 10.13543/j.bhxbzr.2019.03.019
%X 基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法，避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题，在海量纵向数据的两种不同数据格式下，分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明，本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担，减少占用内存，解决内存不足的问题，并提高计算速度。
%K 海量数据
%K 纵向数据
%K 线性混合效应模型
%K 三步估计方法
%K 分治算法
%U http://www.journal.buct.edu.cn/CN/abstract/abstract15818.shtml