관측치가 1 개인 피사체에 혼합 모델을 적용 할 수 있습니까?

시간이 지남에 따라 개별 위치에 대해 측정을 반복 한 매우 큰 데이터 집합이 있습니다. 일부 위치에는 10 개의 데이터 포인트가 있고 일부 위치에는 1 개의 데이터 포인트 만 있습니다. 혼합 모델에 적합하고 위치를 임의의 효과로 사용합니다. 내 질문은 여전히 ​​1 개의 데이터 포인트 만있는 위치를 사용할 수 있습니까 (단지 1 개의 데이터로 회귀선을 만들 수 없기 때문에) 해당 위치를 제외해야합니까?

모델에 보관해야합니다. 위치 랜덤 효과 분산을 추정하는 데 아무런 영향을 미치지 않지만 평균 구조를 추정하는 데 사용할 수 있습니다.

보다 구체적으로 $\sigma^{2}_{1}$ 위치 랜덤 효과 분산이어야하고 $\sigma^{2}_{2}$설명 할 수없는 차이. 단일 관측치 만있는 위치에 대한 우도 함수는 곡률이 없습니다.$\sigma^{2}_{1}$ 하는 한 $\sigma^{2}_{1}+\sigma^{2}_{2}$일정하게 유지됩니다 (즉, 두 분산이 서로 식별되지 않지만 총 분산이 식별 됨). 그러나 곡률이 있습니다$\beta$회귀 계수.

다행히도 이것은 데이터 세트에서 흔하지 않거나 랜덤 효과 분산에 대한 매우 부정확 한 추정치가 될 것입니다.