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。


zbMATH中的参考文献(34篇文章中引用)

显示第1到第20个结果,共34个。
按年份排序(引用)
  1. 王春春;徐公军;张学学:线性混合效应模型中项目反应理论潜在特质测量误差的修正(2019)
  2. Francesco Bartolucci和Claudia Pigini:cquad:动态二元面板数据模型条件最大似然估计的R和Stata包(2017)不是zbMATH
  3. Sheldrake,Richard:英国数学和科学学生信心不足和过度自信的差异预测因子(2016)数学
  4. Zaloumis,Sophie G.;Scurrah,Katrina J.;Harrap,Stephen B.;Ellis,Justine A.;Gurrin,Lyle C.:有序家庭数据的非比例优势多变量逻辑回归(2015年)
  5. Adam Loy;Heike Hofmann:HLMdiag:R中分层线性模型的诊断套件(2014)不是zbMATH
  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)
  7. Feddag,M.-L.:多元概率潜在性状模型的复合似然估计(2013)
  8. George Leckie;Chris Charlton:runmlwin:一个在Stata内部运行MLwiN多级建模软件的程序(2013)不是zbMATH
  9. Hargreaves Heap,Shaun P.;Tan,Jonathan H.W.;Zizzo,Daniel John:《信任、不平等与市场》(2013)
  10. Sulis,Isabella;Capursi,Vincenza:使用广义项目反应模型建立调整后的大学课程评价指标(2013)
  11. Skrondal,Anders;Kuha,Jouni:改进回归校正(2012)
  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)
  13. Bacci,Silvia;Caviezel,Valeria:大学教学评估的多层次IRT模型(2011)
  14. Paul De Boeck;Marjan Bakker;Robert Zwitser;Michel Nivard;Abe Hofman;Francis Tuerlinckx;Ivailo Partchev:R(2011年)中lme4包中使用lmer函数的项目响应模型估计不是zbMATH
  15. 蔡,李:高维探索性项目因子分析(2010)
  16. Feddag,M.-L.;Bacci,S.:纵向混合拉什模型的成对似然性(2009)
  17. Harvey Goldstein;James Carpenter;Kenward,Michael G.;Levin,Kate A.:多变量混合反应类型的多水平模型(2009)
  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)

更多出版物请访问:http://www.gllamm.org/pub.html