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用蒙特卡罗方法求取广义线性混合模型之最大似然估计:应用于求取乳癌死亡率之小区域估计(英文)
被引量:
1
1
作者
陈永成
Stephen W.Raudenbush
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2006年第1期69-80,共12页
本文使用蒙特卡罗方法,求得广义线性混合模型之最大似然估计,并提供用来评估统计参数之收敛和精确度之实用方法.仿真研究显示无偏之固定效应参数估计,而方差分量估计之误差则相近于前人结果.应用举例为使用泊松分布求取乳癌死亡率之...
本文使用蒙特卡罗方法,求得广义线性混合模型之最大似然估计,并提供用来评估统计参数之收敛和精确度之实用方法.仿真研究显示无偏之固定效应参数估计,而方差分量估计之误差则相近于前人结果.应用举例为使用泊松分布求取乳癌死亡率之小区域估计.
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关键词
广义线性混合模型
最大似然估计
泊松分布
蒙特卡罗
EM算法
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职称材料
题名
用蒙特卡罗方法求取广义线性混合模型之最大似然估计:应用于求取乳癌死亡率之小区域估计(英文)
被引量:
1
1
作者
陈永成
Stephen W.Raudenbush
机构
密西
根
州立
大学
教育
学院
测量及数量方法
密西根大学教育学院及社会研究协会
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2006年第1期69-80,共12页
文摘
本文使用蒙特卡罗方法,求得广义线性混合模型之最大似然估计,并提供用来评估统计参数之收敛和精确度之实用方法.仿真研究显示无偏之固定效应参数估计,而方差分量估计之误差则相近于前人结果.应用举例为使用泊松分布求取乳癌死亡率之小区域估计.
关键词
广义线性混合模型
最大似然估计
泊松分布
蒙特卡罗
EM算法
Keywords
Generalized linear mixed models, maximum likelihood, Poisson distribution,Monte Carlo, EM algorithm.
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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被引量
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1
用蒙特卡罗方法求取广义线性混合模型之最大似然估计:应用于求取乳癌死亡率之小区域估计(英文)
陈永成
Stephen W.Raudenbush
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2006
1
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