불균형 선형혼합모형에서 추정량

본 논문에서는 오차성분이 계열상관을 갖는 불균형 랜덤모형에서 분산성분의 추정방법에 대하여 연구하였다. 분산성분에 대한 추정량으로 조건부 ANOVA(cANOVA), ML 및 REML추정량등을 유도하였으며, 계열상관값과 불균형의 정도에 따른 추정량의 변동성을 추정량의 분위수를 이용하는 EQDG_s 플롯을 이용하여 비교하였다. 모의실험결과 cANOVA추정방법은 불균형의 정도에는 추정량값이 크게 영향을 받지 않는것으로 나타났으나 계열상관값의 증가에 따라서는 변동성을 보이고 있다. 불균형의 정도와 계열상관값을 동시에 고려하는 경우에는 ML추정방법이 cANOVA, REML추정방법보다 변동성이 안정적으로 나타났다. This paper derives three estimation methods for the between group variance component for serially correlated random model. To compare their estimation capability, three designs having different degree of unbalancedness are considered. The so-called empirical quantile dispersion graphs(EQDG_s) used to compare estimation methods as well as designs. The proposed conditional ANOVA estimation is robust for design unbalancedness, however, ML estimation is preferred to the conditional AOVA and REML estimation regardless of design unbalancedness and correlation coefficient.