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Bias Correction in Generalized Linear Mixed Models with Multiple Components of Dispersion

Artigo de periódico
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Bias Correction in Generalized Linear Mixed Models with Multiple Components of Dispersion
09/1996
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Hoja de publicación

Nome da publicação: Bias Correction in Generalized Linear Mixed Models with Multiple Components of Dispersion

Autores: Xihong Lin, Norman E. Breslow

Fuente: Journal of the American Statistical Association

Publicado en: 09/1996

Tipo de archivo: Artigo de periódico

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Resumen

General formulas are derived for the asymptotic bias in regression coefficients and variance components estimated by penalized quasi-likelihood (PQL) in generalized linear mixed models with canonical link function and multiple sets of independent random effects. Easily computed correction matrices result in variance component estimates that have satisfactory asymptotic behavior for small values of the variance components and significantly reduce bias for larger values. Both first-order and second-order correction procedures are developed for regression coefficients estimated by PQL. The methods are illustrated through an analysis of an experiment on salamander matings involving crossed male and female random effects, and their properties are evaluated in a simulation study.

Resumen traducido por

Fórmulas gerais são derivadas para o viés assintótico em coeficientes de regressão e componentes de variância estimados por quase-verossimilhança penalizada (PQL) em modelos mistos lineares generalizados com função de ligação canônica e múltiplos conjuntos de efeitos aleatórios independentes. Matrizes de correção facilmente computadas resultam em estimativas de componentes de variância que apresentam comportamento assintótico satisfatório para valores pequenos dos componentes de variância e reduzem significativamente o viés para valores maiores. Procedimentos de correção de primeira e segunda ordem são desenvolvidos para coeficientes de regressão estimados por PQL. Os métodos são ilustrados através da análise de um experimento sobre acasalamentos de salamandras envolvendo efeitos aleatórios cruzados de machos e fêmeas, e suas propriedades são avaliadas em um estudo de simulação.

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