| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 引言 | 第9-12页 |
| 1.1 随机效应模型及其研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2 本文的研究内容及结构安排 | 第10-12页 |
| 第2章 随机效应模型及其常用的参数估计方法 | 第12-20页 |
| 2.1 随机效应模型及其性质 | 第12-14页 |
| 2.2 方差分量的一致最小方差无偏估计 | 第14-15页 |
| 2.3 方差分量的极大似然估计 | 第15-16页 |
| 2.4 方差分量的贝叶斯估计 | 第16-20页 |
| 第3章 线性近似贝叶斯估计及其优良性 | 第20-29页 |
| 3.1 线性近似贝叶斯估计的表达式 | 第20-22页 |
| 3.2 线性近似贝叶斯估计相对于一致最小方差无偏估计的优越性 | 第22-24页 |
| 3.3 线性近似贝叶斯估计相对于极大似然估计的优越性 | 第24-25页 |
| 3.4 线性近似贝叶斯估计相对于其它线性贝叶斯估计的优越性 | 第25-29页 |
| 第4章 数值模拟 | 第29-41页 |
| 4.1 线性近似贝叶斯估计与贝叶斯估计的比较 | 第29-31页 |
| 4.2 线性近似贝叶斯估计与Lindley近似的比较 | 第31-37页 |
| 4.3 线性近似贝叶斯估计与Tierney & Kadane近似的比较 | 第37-39页 |
| 4.4 线性近似贝叶斯估计在实际数据中的应用 | 第39-41页 |
| 第5章 结论 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 作者简历 | 第45-47页 |
| 学位论文数据集 | 第47页 |
