【摘 要】
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线性混合效应模型是既包含固定效应又包含随机效应的一类线性模型，它在处理重复测量数据（如纵向数据、Panel数据）、区组数据以及空间相关数据时，具有独特的优势.在使用混合效应模
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线性混合效应模型是既包含固定效应又包含随机效应的一类线性模型，它在处理重复测量数据（如纵向数据、Panel数据）、区组数据以及空间相关数据时，具有独特的优势.在使用混合效应模型时，同样会涉及到变量选择问题，因为当引用了毫无意义的变量，将不仅浪费金钱或时间，还降低了估计效率或预测的准确性;而一个简单、精炼的模型可以提高模型的解释能力，更有助于理解因变量和自变量间的基本回归关系.本文主要针对组内数据具有等相关结构的协方差的模型，考虑了现有各种变量选择准则和方法的稳健性问题. 第2章主要分析一般线性模型中误差具有等相关情形下，各种变量选择准则和方法是否受相关系数的影响.证明了带误差等相关的一般线性模型下，基于AIC，BIC，AICc，PRESS，Gp，GCV等准则的变量选择方法是稳健的，皆与相关系数无关;在对自变量和因变量都中心化后的模型下，基于惩罚估计的变量选择方法NNG方法，Lasso方法，SCAD方法以及自适应方法也是稳健的.因此对数据进行中心化，有助于消除组内等相关系数对各变量选择准则和方法的影响. 第3章针对带个体效应的混合效应模型下，我们讨论参数估计和变量选择的稳健性问题，通过模拟比较了原模型下和组内中心化处理后的模型下变量选择的准确率.
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