1 为什么最佳线性无偏预测器（BLUP）的估计值与最佳线性无偏估计器（BLUE）的估计值为何不同？ 我知道它们之间的差异与模型中的分组变量是固定效应还是随机效应有关，但我不清楚为什么它们不相同（如果它们不相同）。 如果相关，我特别对使用小面积估计时的工作方式感兴趣，但是我怀疑这个问题与固定和随机效应的任何应用有关。 20 mixed-model blue blup small-area-estimation
2 关于混合模型中参数估计的直觉（方差参数与条件模式） 我已经读过很多次了，随机效应（例如，对象的BLUP /条件模式）不是线性混合效应模型的参数，而是可以从估计的方差/协方差参数中得出的。例如Reinhold Kliegl等。（2011）状态： 随机效应是受试者与总体均值RT的偏差以及受试者与固定效应参数的偏差。假定它们是独立且均值为0的正态分布。重要的是要认识到，这些随机效应不是 LMM的参数-只有它们的方差和协方差才是。LMM参数与受试者的数据结合可用于为每个受试者生成随机效果的“预测”（条件模式）。 有人可以给出直观的解释，如何在不实际使用/估计随机效应的情况下估计随机效应的（协）方差参数吗？ 15 mixed-model intuition blup