REML 분산 구성 요소 추정의 BLUP은 조건부 잔여 대 조건부 예측 음모의 상승 추세를 체계적으로 나타냅니다. EMS 임의 효과 예측은 항상 각 임의 효과 수준의 평균이므로 항상 예상대로 나타납니다. 나는 REML이 왜 이것을하는지 내 머리를 긁어 모으고있다.
다음은 그룹 분산 구성 요소를 사용하여 크기가 100 개인 그룹을 무작위로 생성하는 예입니다. 이 모델은 그룹 임의 효과이며 고정 효과는 없습니다. 조건부 예측과 잔차를 저장하면 다음 플롯을 만듭니다.
REML 대신에 EMS를 사용하여이 플롯을 얻습니다.
이 플롯은 그룹을 무작위 대신 고정 된 효과로 취급하는 것과 동일하며 정확하게 보일 것으로 예상됩니다.
따라서 REML BLUP은 하위 그룹 평균을 과대 평가하고 그룹 평균을 과소 평가하는 것처럼 보입니다. 이 문제에 대한 설명이 있습니까?
스크립트가있는 데이터 테이블이 첨부됩니다. 어떤 통찰력이라도 대단히 감사하겠습니다!
