<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal of Statistical Sciences</title>
<title_fa>مجله علوم آماری</title_fa>
<short_title>JSS</short_title>
<subject>Basic Sciences</subject>
<web_url>http://jss.irstat.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>1735-8183</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2783-2929</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.61882/jss</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid></journal_id_sid>
<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
<journal_id_science>شماره 812/2910/3 مورخ 12/7/1384</journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1389</year>
	<month>6</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2010</year>
	<month>9</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>4</volume>
<number>1</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>بهبود الگوریتم ساختاری مونت کارلوی زنجیر مارکوف در مدل های چند سطحی با متغیر پاسخ نرمال</title_fa>
	<title>Improving of Structured Markov Chain Monte Carlo Algorithm in Multilevel Models</title>
	<subject_fa>آمار کاربردی </subject_fa>
	<subject>Applied Statistics</subject>
	<content_type_fa>كاربردي و توسعه ای</content_type_fa>
	<content_type>Applied</content_type>
	<abstract_fa>مدل های چند سطحی در علوم کاربردی شامل علوم اجتماعی، جامعه شناسی، پزشکی و اقتصاد برای تحلیل داده های همبسته مورد استفاده قرار می گیرند. روش های متفاوتی برای برآورد این مدل ها با متغیر پاسخ نرمال وجود دارند. در این مقاله برای به کارگیری روش بیزی از تعمیم الگوریتم مونت کارلوی زنجیر مارکوف استفاده می شود که قالبی ساده داشته و باعث حذف همبستگی بین نمونه های شبیه سازی برای پارامترهای ثابت وخطای منتسب به گروه ها می شود. چون بعد ماتریس کواریانس بردار خطای جدید افزایش می یابد، برای تسریع همگرایی این روش دو راهکار بر مبنای تجزیه چولسکی ماتریس کواریانس پیشنهاد می شود. سپس عملکرداین روش ها در مطالعه شبیه سازی و مثالی کاربردی مورد ارزیابی قرار می گیرد.</abstract_fa>
	<abstract>The multilevel models are used in applied sciences including social sciences, sociology, medicine, economic for analysing correlated data. There are various approaches to estimate the model parameters when the responses are normally distributed. To implement the Bayesian approach, a generalized version of the Markov Chain Monte Carlo algorithm, which has a simple structure and removes the correlations among the simulated samples for the fixed parameters and the errors in higher levels, is used in this article. Because the dimension of the covariance matrix for the new error vector is increased, based upon the Cholesky decomposition of the covariance matrix, two methods are proposed to speed the convergence of this approach. Then, the performances of these methods are evaluated in a simulation study and real life data.</abstract>
	<keyword_fa>داده های چند سطحی, مدل های عرض از مبدا تصادفی,  الگوریتم مونت کارلوی زنجیر مارکوف, تجزیه چولسکی.</keyword_fa>
	<keyword>Multilevel Data, Random Intercept Models, MCMC Algorithm, Cholesky Decomposition.</keyword>
	<start_page>35</start_page>
	<end_page>58</end_page>
	<web_url>http://jss.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-108-1&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Atefeh</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Farokhy</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>عاطفه</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>فرخی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>farokhy@modares.ac.ir</email>
	<code>10031947532846006945</code>
	<orcid>10031947532846006945</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Tarbiat Moadares University</affiliation>
	<affiliation_fa>دانشگاه تربیت مدرس</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Mousa</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Golalizadeh</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>موسی</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>گل علی زاده</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>golalizadeh@modares.ac.ir</email>
	<code>10031947532846006946</code>
	<orcid>10031947532846006946</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation>Tarbiat Modares University</affiliation>
	<affiliation_fa>دانشگاه تربیت مدرس</affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
