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1)  multilevel generalized linear model
多水平广义线性模型
2)  multilevel linear model
多水平线性模型
1.
Objective: To study the role of multilevel linear model in evaluating the inter-investigator reliability of measuring scale.
目的:了解多水平线性模型在量表问卷调查员间信度评价中的应用效果。
3)  Multivariate generalized lineaa models
多维广义线性模型
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4)  Generalized linear model
广义线性模型
1.
Asymptotics of maximum quasi-likelihood estimates in generalized linear models with adaptive designs;
自适应设计广义线性模型极大拟似然估计的渐近性
2.
Variable selection in generalized linear model;
广义线性模型中的变量选择
3.
Study on the parameters estimation of generalized linear model under the linear restriction;
广义线性模型在线性约束下的参数估计
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5)  general linear model
广义线性模型
1.
Methods EM algorithm was employed to solve the maximum likelihood estimation (MLE) of parameters of general linear model (GLM) based on Gamma distribution with interval data,then univariate and multivariate anal yses were applied to explore factors that infl.
方法　采用EM算法求解基于含区间数据Gamma分布的广义线性模型(GLM)参数的极大似然估计(MLE)。
2.
Statistical parametric mapping (SPM) depends on the general linear model(GLM) and the theory of Gaussian fields to some extent.
统计参数映射在某种程度上依赖于广义线性模型和高斯场理论。
3.
The discussion,shows that the new relative efficiency is very useful in case where we combine general linear model with principal analysis and canonical correla.
定义了广义线性模型中参数的最小二乘估计(LSE)与最佳线性无偏估计(BLUE)的一种新的相对效率,这种相对效率定义为参数估计量的协方差阵的最大相对特征根之比。
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6)  generalized linear models
广义线性模型
1.
Classification ratemaking based on generalized linear models
基于广义线性模型的分类费率厘定方法
2.
The estimation of semiparametric and generalized linear models(SGMLs) was considered,an efficient estimation was given based on the proposed moment-type estimation,with its asymptotic behavior investigated.
考虑了半参数广义线性模型的估计问题。
3.
An estimation algorithm of coefficient to select variables for L1 regularized generalized linear models was introduced.
介绍了L1规划广义线性模型(GLM)的一种系数估计法,估计系数的同时进行变量选择,从而确立模型。
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补充资料：价格水平规制模型


价格水平规制模型

由于理论上并不存在最优的定价方式，在实践中就表现出世界各国对价格水平进行规制都存在操作上的困难。当前，有两种比较有典型意义的价格水平规制模型，即美国的投资回报率价格规制模型和英国的最高限价规制模型。


●美国的投资回报率价格规制模型
美国对自然垄断产业实行投资回报率价格规制具有悠久的历史。具体做法通常是被规制企业首先向规制者提出要求提高价格（或投资回报率）的申请，规制机构经过一段考察期，根据影响价格的因素变化情况，对企业提出的价格（或投资回报率）水平作必要调整，最后确定企业的投资回报率，作为企业在某一特定时期内定价的依据。如果企业只生产一种产品（或服务），则投资回报率价格规制模型为：


R（p%26middot;q）=C+S（RB）

●英国的最高限价规制模型
英国的最高限价规制采取RPI-X模型，RPI表示价格指数，即通货膨胀率，X是由规制者确定的，在一定时期内生产效率增长的百分比。例如，如果某年通货膨胀率是5%（即RPI=5%），X固定为3%（即X=3%），那么，企业提价的最高幅度是2%。这个简单的价格规制模型意味着，企业在任何一年中制定的名义价格取决于RPI和X的相对值。如果RPI-X是一个负数，则企业必须降价，其幅度是RPI-X的绝对值。这样，如某企业本期的价格为Pt,则下期的规制价格(Pt+1)为：

Pt+1=Pt(1+RPI-X)

● 中国价格水平规制模型的构建
针对中国的实际情况，并借鉴经济发达国家的价格规制模型，一些学者构建了中国自然垄断行业价格水平规制模型。其中，较为有代表意义的有两种类似的价格模型，一个是%26ldquo;成本%26mdash;%26mdash;效率%26rdquo;模型;另一个是%26ldquo;成本%26mdash;%26mdash;效率%26mdash;%26mdash;质量%26rdquo;模型.

（1）%26ldquo;成本%26mdash;%26mdash;效率%26rdquo;模型
%26ldquo;成本%26mdash;%26mdash;效率%26rdquo;模型的计算公式为：
P=C（1+v）（1+RPI-X）
将该式展开则为：
P=C（1+RPI-X）+vC（1+RPI-X）
式中，P为%26ldquo;成本%26mdash;效率%26rdquo;模型的价格，C为正常年度的平均单位成本，v为成本利润率，RPI为零售物价指数，X为政府规定的生产效率增长率。

在该价格模型中，C（1+RPI-X）为成本上限控制项，在制定规制价格时，首先要考虑成本情况和成本变动情况。在影响成本的众多因素中，RPI是一个综合性因素，随着RPI的变化，企业的原材料、工资成本等也会发生一定的变化，C%26times;RPI正是为了适应这种变化而在价格上作出的相应调整。正常情况下，RPI是一个正数，因此，C%26times;RPI表现为成本增量。同时，为了促使企业提高生产效率，降低成本，政府为企业规定了一个生产效率增长率（成本下降率）X，CX为成本减量。如果RPI-X%26gt;0，则规制价格中，成本可以增加，增量为C（RPI-X）；反之，RPI-X%26lt;0，成本则必须减少，减量为C（RPI-X）的绝对值。vC（1+RPI-X）是在当前的成本约束下的利润水平，v为政府核准的成本利润率，可以理解为资本的投资回报率，以此保障企业利益，维持扩大再生产和追加投资的能力。

这一价格模型的实质是，将美国投资回报率价格规制模型和英国最高限价模型综合起来，取其各自的优点，使价格水平规制更具合理性。一方面，X是由政府规定的，企业要取得较多的利润，必须使其实际的生产效率增长率大于X，这就会刺激企业自觉提高生产效率、努力降低成本。另一方面，vC决定了企业的投资利润水平，虽然这里的C有不断下降的硬性约束，但也能一定程度上保证企业增加投资、扩大供给，更好地满足市场需求的积极性。

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参考词条