REML

Definition / 释义

REML：受限最大似然（Restricted Maximum Likelihood）的缩写，一种用于估计统计模型（尤其是线性混合效应模型）中方差成分的方法。它通过“扣除”固定效应带来的影响，使方差估计在小样本情境下往往比普通最大似然（ML/MLE）更稳健。（该词也可能在其他领域作为缩写出现，但统计学中最常见。）

Pronunciation / 发音

/ˌɑːr iː ɛm ˈɛl/

Examples / 例句

REML is often used to estimate variance components in mixed models.
REML 常用于混合模型中估计方差成分。

Using REML, the analyst compared random-effects structures and then refit the final model to obtain more reliable variance estimates.
使用 REML，分析者比较了不同的随机效应结构，并在确定最终模型后重新拟合，以获得更可靠的方差估计。

Etymology / 词源

REML 来自短语 Restricted Maximum Likelihood 的首字母缩写。该方法在统计学中与方差成分估计、混合模型的发展密切相关，常被认为由 Patterson & Thompson（1971） 系统提出并推广，用以改进仅用最大似然估计方差时可能出现的偏差问题。

Related Words / 相关词

• Likelihood
• Maximum
• Estimation
• Variance
• Mixed Model
• Random Effect
• Fixed Effect
• MLE
• BLUP
• ANOVA

Literary Works / 文学与作品

• Mixed-Effects Models in S and S-PLUS（Pinheiro & Bates）——讨论混合效应模型拟合时常涉及 REML/ML 的选择
• Linear Mixed Models for Longitudinal Data（Verbeke & Molenberghs）——在纵向数据的混合模型框架中使用并比较 REML
• Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models（Gelman & Hill）——多层/层级模型分析中会提到 REML 等估计思想
• The Analysis of Linear Mixed Models（相关混合模型专著中常见条目）——REML 作为方差成分估计的标准方法之一频繁出现