伦敦金属交易所4

线性模型和线性组合效应的混合模型。这是在CRAN上可用的lme4的实现,并开发到2011年(资料来源:http://cran.r-project.org/web/packages)


zbMATH中的参考文献(参考 174篇文章,1标准件)

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  1. Gupta,Bhisham C.;Guttman,Irwin;Jayalath,Kalanka P.:工程师和科学家使用MINITAB,R和JMP的统计和概率应用(2020)
  2. Roustant,Olivier;Padonou,Espéran;Deville,Yves;Clément,Aloïs;Perrin,Guillaume;Giorla,Jean;Wynn,Henry:具有类别输入的高斯过程元模型的群核函数(2020)
  3. Yoon,Hwan Jin;Welsh,Alan H.:拟合线性混合模型时忽略协变量相关性的影响(2020年)
  4. Ann Kristin Kreutzmann;Sören Pannier;Natalia Rojas Perilla;Timo Schmid;Matthias Templ;Nikos Tzavidis:估算和绘制区域分类指标的R包emdi(2019年)不是zbMATH
  5. Baey,Charlotte;Cournède,Paul Henry;Kuhn,Estelle:非线性混合效应模型中方差分量的似然比检验统计量的渐近分布(2019年)
  6. Bon,Joshua J.;Murray,Kevin;Turlach,Berwin A.:在混合效应模型中拟合单调多项式(2019年)
  7. Flores Agreda,Daniel;Cantoni,Eva:广义线性混合模型预测不确定性的Bootstrap估计(2019年)
  8. Haziq Jamil,Wicher Bergsma:iprior:使用I-priors进行回归建模的R包(2019年)阿尔十四
  9. 安德鲁·希斯科特;埃莉诺·霍洛韦;詹姆斯·索尔:《信心与偏见的多样性》(2019)
  10. Heck,Daniel W.:主题区间内贝叶斯估计不确定性和收缩的解释:对Nathoo、Kilshaw和Masson(2018)(2019)的评论
  11. Hui,F.K.C.;Müller,Samuel;Welsh,A.H.:线性混合模型中随机效应的检验:F-检验的另一个视角(带讨论)(2019年)
  12. Ippel,L.;Kaptein,M.C.;Vermunt,J.K.:使用流收缩因子在线估计个体水平效应(2019年)
  13. Lee,Wonyul;Miranda,Michelle F.;Rausch,Philip;Balandayuthapani,Veerabhadran;Fazio,Massimo;Downs,J.Crawford;Morris,Jeffrey S.:序列相关功能数据的贝叶斯半参数功能混合模型,并应用于青光眼数据(2019年)
  14. Marino,Maria Francesca;Ranalli,Maria Giovanna;Salvati,Nicola;Alfò,Marco:小面积失业指标估计的半参数经验最佳预测(2019年)
  15. Dieter Rasch;Verdooren,Rob;Pilz,Jürgen:应用统计学。R理论与问题解决方案(2019)
  16. 瑟伦森,赫尔:计数时间序列的独立性、连续性和条件似然性(2019)
  17. Virgilio Gómez Rubio;Paula Moraga;John Molitor;Barry Rowlingson:DClusterm:基于模型的疾病集群检测(2019年)不是zbMATH
  18. Wang,Mary Ying Fang;Tuss,Paul;Qi,Lihong:处理随机系数模型中因果推断实际正性违背的增广加权估计量(2019年)
  19. Zhang,Ningshan;Schmaus,Kyle;Perry,Patrick O.:使用基于矩的估计器对大型书评数据集拟合深度嵌套层次模型(2019)
  20. 多水平变量;多变量分析;多变量分析;多变量分析;多变量分析;多变量分析;多变量分析方法

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