Statistical and computational aspects of mixed model analysis. (English) Zbl 0568.62067

Dempster, Arthur P.; Patel, Chandu M; Selwyn, Murray R.; Roth, Arthur J.

J. R. Stat. Soc., Ser. C 33, 203-214 (1984).

L’article traite du modèle mixte gaussien à deux composantes de la variance. Au plan conceptuel, le cadre bayesien est mis en avant, et on souligne l’intérêt de séparer les problèmes d’estimation des effets linéaires (fixes ou aléatoires) d’une part et des deux variances d’autre part.
Les problèmes de calcul sont discutés en détail et deux algorithmes sont comparés. Deux exemples numériques sont utilisés pour montrer comment les estimateurs des variances interviennent dans les questions d’estimation et de tests relatives aux effets fixes. La valeur du niveau approché des tests est étudiée par simulation. On propose aussi des techniques de contrôle du modèle.

Reviewer: H.Caussinus

MSC:

62J10	Analysis of variance and covariance (ANOVA)
65C99	Probabilistic methods, stochastic differential equations
62F15	Bayesian inference

Keywords:

normal mixed model; restricted maximum likelihood estimation of variances; eigenvalue-eigenvector analysis; Monte Carlo simulations; diagnostic techniques; EM algorithm; Newton-Raphson; Gaussian mixed models