格拉姆

程序gllamm运行在统计软件包Stata中，通过最大似然估计gllamm（广义线性潜在和混合模型）（请参阅安装后的帮助gllamm）。gllamm使用Stata版本的Newton-Raphson算法（ml与方法d0）最大化边缘对数似然。在离散随机效应或因素的情况下，精确计算边际对数似然，而数值积分用于连续（多变量）正态随机效应或因子。数值积分有两种方法：求积法或自适应求积法。在这两种情况下，必须通过比较不同数量的求积点来确保使用了足够数量的求积点。在大多数情况下，自适应求积比普通求积性能更好。如果集群规模很大，并且响应包括（大）计数和/或连续变量，则尤其如此。即使在普通求积性能良好的情况下，自适应求积通常需要较少的求积点，使其速度更快。

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zbMATH中的参考文献（34篇文章中引用）

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按年份排序(引用)
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  6. Lucas，Jean Paul；Sébille，Véronique；Le Tertre，Alain；Le Strat，Yann；Bellanger，Lise：调查数据的多级建模：伪似然性中使用的两级权重的影响（2014年）
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  12. Snijders，Tom A.B.；Bosker，Roel J.：多水平分析。基本和高级多级建模简介（2012）
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  15. 蔡，李：高维探索性项目因子分析（2010）
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  18. 潜在暴露结果估计方法（Louise-Benáse，2009年）；采用BrissemøN模型对潜在健康结果进行拟合
  19. Grün，Bettina；Leisch，Friedrich:具有可变和固定效应的多项式logit模型有限混合的可辨识性（2008）
  20. 格里利，莱昂纳多；拉姆皮奇尼，卡拉：毕业生技能分析的多级多项式logit模型（2007）

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