Ӧ�ø���ͳ�� 2006, 22(1) 69-80 DOI:      ISSN: 1001-4268 CN: 31-1256
����Ŀ¼ | ����Ŀ¼ | ������� | �߼�����                                                            [��ӡ��ҳ]   [�ر�]
ѧ������
��չ����
������Ϣ
Supporting info
PDF(0KB)
[HTMLȫ��]
�����[PDF]
�����
�����뷴��
�ѱ����Ƽ�������
�����ҵ����
�������ù�����
����
Email Alert
���Ĺؼ����������
���������������
PubMed
�����ؿ��޷�����ȡ�������Ի��ģ��֮�����Ȼ����:Ӧ������ȡ�鰩������֮С�������
������;Stephen W. Raudenbush
������������ѧ����ѧԺ��������������, ����, 48824��������ѧ����ѧԺ������о�Э��, ����, 48109, 48106
ժҪ�� ����ʹ�����ؿ��޷���, ��ù������Ի��ģ��֮�����Ȼ����, ���ṩ��������ͳ��
����֮�����;�ȷ��֮ʵ�÷���\bd �����о���ʾ��ƫ֮�̶�ЧӦ��������, �������
������֮����������ǰ�˽��\bd Ӧ�þ���Ϊʹ�ò��ɷֲ���ȡ�鰩������֮С����
����.
�ؼ�����
Maximum Likelihood Estimation in Generalized Linear:Large Mixed Models Using Monte Carlo Methods: Application to Small-Area Estimation of Breast Cancer Mortality
Abstract: This paper provides a Monte Carlo approach for achieving maximum likelihood
in generalized linear mixed models. Practical approaches for accessing
convergence and precision of parameters are also discussed. Simulation study
shows unbiased fixed effects parameter estimation with covariance components
estimation comparable to previous study. Application for a small-area
estimation of breast cancer mortality using Poisson distribution is
illustrated.
Keywords:
�ո����� 1900-01-01 �޻����� 1900-01-01 ����淢������  
DOI:
������Ŀ:

ͨѶ����:
���߼��:
����Email:
�ο����ף�
�������������
Copyright by Ӧ�ø���ͳ��