The development of Minimum Norm Quadratic Unbiased Estimation (MINQUE) has introduced a unified approach for the estimation of variance components in general linear models. The computational problem has been studied by Liu and Senturia (1977) and Goodnight (1978, setting a-priori values to 0). This paper further simplifies the computation and gives efficient and compact computational algorithm for the MINQUE and dispersion matrix in general linear random model.
An efficient method for computing minimum norm quadratic unbiased estimates (MINQUE) of variance components in the mixed model is developed. This computing algorithm which used W-matrix saves both storage usage and computing time.
Variance components model appears often in designing experiments including time series data analysis. This paper is investigating the properties of the various procedures in estimating variance components for the two-way random model without interaction under normality. In this age of computer-oriented computations, MINQUE is found to be quite practicla because of the robustness with respect to the design configurations and parameters. Also adjusted AOV type estimation procedure is found to yield superior results over the unadjusted one.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제4권
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pp.121-130
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1993
불균형 일원 변량모형에서 AOV추정량과 사전값이 0, 1, ${\infty}$인 MINQUE에 국한하여 정규분포를 가정할 때 분산성분의 추정량이 음이 될 이론적 확률을 구하고, 비정규분포에 대해서는 모의실험을 통해 추정량이 음이 될 확률을 구하였다. 이 때 정차분포에서의 이론적 확률과 모의실험에 의해 계산된 확률간에 유의한 차이가 없고 표본수, 수준수 그리고 ${\rho}$가 커지면 각 추정량은 음이 될 확률이 작아지며, 고려된 추정량 중에서 AOV추정량이 대부분의 경우에 음이 될 확률이 가장 작게 나타났다.
고정효과가 하나인 이원혼합모형에서의 고정효과 유의성검정에 대한 검정력 분석을 고려한다. 고정효과 수준간의 차이를 검정하는데 사용되는 일반화 최소제곱 F 통계량을 헨더슨의 방법 III, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, 최우추정법, 제한적 최우 추정법을 이용하여 구하고 이 검정 통계량들의 검정력을 모의실험을 통하여 알아본다. 모의실험의 결과는 결론적으로 검정력의 측면에서 살펴본 효율성은 4가지 추정량 모두 대체적으로 비슷한 것으로 판명되었다.
GPS 관측값을 이용하여 측위를 하는 경우 조정계산이 수반되면 이때 관측오차에 대한 정확한 모델링이 필수적이다. 본 연구에서는 GPS 관측타입별 관측오차를 분석하기 위해 MINQUE(Minimum Norm Quadratic Unbiased Estimators) 방법을 사용하였으며 단기선 GPS측위 모델을 기반으로 하였다. C1, P2, L1, L2 관측타입에 대해 각각 단위분산을 계산하였으며 그 결과 관측오차는 각각 22.3cm, 27.6cm, 2.5cm, 2.2cm로 나타났다. 단위분산 계산에는 대용량의 컴퓨터 메모리와 복잡한 계산이 필요하다. 이러한 단점을 극복하기 위해 epoch별로 단위분산을 추정하였으며 결과를 분석함으로써 epoch별 계산방법의 유효성을 검증하였다. 분석 결과, 계산된 결과값에 차이가 있긴 했으나 그 차이가 비교적 작기 때문에 대부분의 GPS 응용분야에서의 활용에는 문제가 없을 것으로 판단된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.623-632
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1998
이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.
In this paper, we propose a method for an exact test of H : $p_i$ = $r_i$ for all i against K : $p_i$$\neq$$r_i$ for some i in an unbalanced random effect linear model, where $p_i$ denotes the ratio of the i-th variance component to the error variance. Then we present a method to test H : $p_i$$\leq$ r against K : $p_i$> r for some specific i by applying orthogonal projection on the model. We also show that any test statistic that follows an F-distribution on the boundary of the hypotheses is equal to the one given here.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.11-18
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2003
Quite often normality assumptions are not satisfied in practical applications. In this paper, an estimated generalized least squares(EGLS) analysis are considered in two way mixed linear models with arbitrary types of distributions for random effects. We investigate the power performance of EGLS analysis based on Henderson's method III, ML, REML and MINQUE(1). The power performances depend on the imbalance of design, on the actual values of ratio of variance components, and on the skewness and kurtosis parameters of the underlying distributions slightly. Results of our limited simulation study suggest that the EGLS F-statistics using four estimators and arbitrary distributions produce similar type I error rates and power performance.
토마토(Solanum spp.)는 라이코펜, 플라보노이드, 글루타민산, ${\beta}$-카로틴 등의 풍부한 항산화 물질을 많이 함유하고 있어 건강채소로서 많은 주목을 받고 있다. 또한 토마토는 세계적인 작물로서 재배법 개선과 품종개량 등에서 많은 연구가 이루어 졌으나 국내에서는 수확량에 중점을 둔 재배를 하고 있다. 따라서 우수한 형질의 특성을 가지고 있는 품종이라도 재배지역과 방법에 따라 그 특성이 제대로 나타나지 않는 경우가 많다. 이에 10점의 품종을 이용하여 품종과 환경에 따른 라이코펜의 함량을 조사하였다. 10점의 공시재료들은 2007년부터 2014년도에 이르기 까지 농업회사 법인 현대종묘(주)에서 육성한 토마토 계통 8점과 대조품종으로 Syngenta(Basel, Switzerland)의 Defnis와 University of Florida (Gainsville, FL, USA)에서 개발한 Tasti-Lee를 사용하였다. 라이코펜 함량은 여주지역의 봄에서 여름에 걸친 하우스 재배에서 HTL3137이 $70.48mg{\cdot}kg^{-1}$으로 가장 높았으며 수원지역의 봄에서 여름에 걸친 노지재배에서 HTL10256이 $20.9mg{\cdot}kg^{-1}$으로 가장 낮게 나타났다. 색 구성요소와 라이코펜 함량의 상관관계는 재배 지역별과 유전형에 차이를 보였는데 수원 지역 봄에서 여름 기간의 노지재배에서는 뚜렷한 상관관계를 찾기 힘들었으나, 여주지역의 봄에서 여름기간에 걸친 재배에서는 B의 요인이 라이코펜 함량 상관관계를 보였으며 가을에서 겨울에 걸친 재배 작형에서는 G, Luminosity, $L^*$, Hue의 요소가 토마토 과실의 라이코펜 함량에 영향을 주는 것으로 나타났다. MINQUE를 이용한 유전형, 재배환경 그리고 유전형${\times}$재배환경($genotype{\times}environment$, $G{\times}E$) 상호작용을 분석한 결과 라이코펜 함량을 좌우하는 변수는 유전형이 51.33%로 가장 많은 영향을 미쳤으며 환경변수가 49.13% 그리고 $G{\times}E$가 21.43%로 산출되었으나 AMMI을 이용한 분석에서는 $G{\times}E$가 차지하는 요인이 가장 높았으며 유전형과 환경조건이 각각 그 뒤를 따랐다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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