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格拉姆

swMATH标识: 6517
软件作者: 索菲娅·拉贝·赫斯基;安德斯·斯克朗达尔;安德鲁·皮克斯;科林·泰勒;斯塔塔公司;鲍比·古铁雷斯
说明: 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。
主页: http://www.gllamm.org/
依赖项: 斯塔塔
关键词: Stata杂志;st0005型;调适数值积分法;格拉姆;广义线性混合模型;随机效应模型;面板数据;数值积分;自适应积分;多层次模型;聚类数据
相关软件: 斯塔塔;R;Mplus公司;姆温;温伯格;HLM公司;利斯雷尔;SAS公司;程序NLMIXED;混合器;SAS/统计;姆利特;伦敦金属交易所4;等式;拉旺;米克斯诺;SPSS软件;漏洞;潜金;runmlwin公司
参考文献: 56种出版物
其他出版物: http://www.gllamm.org/pub.html

标准条款

1个出版物描述软件

全部的 前5名

107位作者引用

8 安德斯,斯克朗达尔
7 拉贝·赫斯基,索菲亚
马鲁蒂,安东内洛
泡菜,安德鲁R。
2 阿尔夫,马可
2 巴奇,西尔维亚
2 卡彭特,詹姆斯R。
2 费达格,莫汉德拉比
2 戈尔茨坦,哈维
2 任殿旭
2 洛克伍德,尼古拉斯J。
2 斯通,罗斯林A。
2 陶,建
2 维多利亚·费瑟,玛丽亚·皮亚
2 张继伟
1 阿克索伊,奥赞
1 安,新明
1 班纳吉,特拉巴克
1 贝朗格,莉斯
1 贝洛克,F。
1 本特勒,彼得·M。
1 伯克,R.达雷尔
1 博斯克,罗尔J。
1 波登,杰克
1 布茨-约根森,埃斯本
1 卡格诺,西尔维亚
1 蔡,李
1 卡普西,文琴察
1 凯里,布伦达
1 卡维泽尔,瓦莱丽娅
1 迪克斯,乔纳森J。
1 多布森,安妮特J。
1 杜普伊斯·洛泽隆,伊莉丝
1 杜塔,山塔努
1 爱格,马提亚斯
1 艾克霍夫,詹斯·C。
1 埃利斯,贾斯汀A。
1 郭建伟
1 格里利,莱昂纳多
1 格伦,贝蒂娜
1 格雷尔,圣潘
1 古林,莱尔·C。
1 哈伯德,罗杰·M。
1 哈格里夫斯堆,肖恩。
1 哈拉普,斯蒂芬B。
1 休伯,菲利普
1 许,弗朗西斯·K·C。
1 伊纳里奥,玛丽亚
1 伊佩尔,L。
1 卡贝拉,保罗五世。
1 卡普坦,毛里茨·克莱门斯
1 肯沃德,迈克尔G。
1 库哈,朱尼
1 拉戈纳,弗朗西斯科
1 勒斯特拉特,雅恩
1 阿兰,勒特尔
1 李,谢百胜
1 李永宇
1 利什,弗里德里希
1 莱文,凯特A。
1 陆静
1 卢卡斯,让保罗
1 马,燕园
1 马里诺,玛丽亚·弗朗西斯卡
1 莫纳里,保罗
1 慕克吉,古拉布
1 吴爱德蒙S.W。
1 尼库,珍妮
1 安斯洛,马克
1 佩特雷拉,莉亚
1 Rampichini,卡拉
1 拉纳通加,西卡
1 拉波尼,瓦伦蒂娜
1 拉斯巴什,乔恩
1 Rösch,丹尼尔
1 莱恩,路易丝·M。
1 桑切斯,布里萨N。
1 斯凯莱特,奥利弗
1 谢勒,哈拉尔德
1 席林,斯蒂芬
1 斯卡拉,卡特里娜J。
1 Sébille,维罗尼克
1 斯尼杰德斯,汤姆A.B。
1 斯特恩,乔纳森A.C。
1 苏丽丝,伊莎贝拉
1 谭,乔纳森H.W。
1 唐念生
1 塔西宁,莎拉
1 索雷森,马格纳
1 佐迪科夫,亚历克斯
1 弗蒙特,杰伦K。
1 瓦格彼得森,帕斯穆斯
1 王,春
1 王立群
1 王淑芳
1 沃顿,大卫一世。
1 韦贝尔,卡斯滕
1 威西,杰伦
1 惠廷,佩妮
1 惠塔克,乔
…还有7位作者

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