On the estimation and prediction in mixed linear models



Título del documento: On the estimation and prediction in mixed linear models
Revista: Scientia agricola
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000284138
ISSN: 0103-9016
Autores: 1
2
Instituciones: 1Universidad Nacional de Colombia, Departamento de Matemáticas y Estadísticas, Bogotá. Colombia
2Universidade de Sao Paulo, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Piracicaba, Sao Paulo. Brasil
Año:
Periodo: May-Ago
Volumen: 55
Número: 2
Paginación: 291-295
País: Brasil
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico
Resumen en inglés Beginning with the classical Gauss-Markov Linear Model for mixed effects and using the technique of the Lagrange multipliers to obtain an alternative method for the estimation of linear predictors. A structural method is also discussed in order to obtain the variance and covariance matrixes and their inverses
Resumen en portugués Através do modelo linear clássico de Gausss-Markov caracterizado como modelo de efeitos mistos, aplicou-se a tecnologia dos multiplicadores de Lagrange para obter um método alternativo de estimação de preditores lineares. Além disso, é proposto um critério estrutural simples para a obtenção das matrizes de variâncias, covariâncias e de suas inversas
Disciplinas: Matemáticas
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Estadística,
Modelos lineares,
Efectos mixtos,
Método de Lagrange,
Modelo de Gauss-Markov
Keyword: Mathematics,
Applied mathematics,
Statistics,
Linear models,
Mixes effect,
Gauss-Markov model,
Lagrange method
Texto completo: Texto completo (Ver HTML)