دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: آمار ریاضی ویرایش: 1 نویسندگان: Jiming Jiang سری: Springer Series in Statistics ISBN (شابک) : 0387479414, 9780387479460 ناشر: Springer سال نشر: 2007 تعداد صفحات: 269 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 1 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب مدل های ترکیبی خطی و عمومی خطی و کاربردهای آنها (سری Springer در آمار): ریاضیات، نظریه احتمالات و آمار ریاضی، آمار ریاضی
در صورت تبدیل فایل کتاب Linear and Generalized Linear Mixed Models and Their Applications (Springer Series in Statistics) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مدل های ترکیبی خطی و عمومی خطی و کاربردهای آنها (سری Springer در آمار) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب دو دسته اصلی از مدلهای اثرات مختلط، مدلهای مختلط خطی و مدلهای مختلط خطی تعمیم یافته را پوشش میدهد. این یک گزارش به روز از نظریه و روش در تجزیه و تحلیل این مدل ها و همچنین کاربرد آنها در زمینه های مختلف ارائه می دهد. این کتاب یک رویکرد سیستماتیک برای استنتاج در مورد مدلهای مختلط خطی غیر گاوسی ارائه میکند. علاوه بر این، شامل روشهای اخیراً توسعهیافته، مانند تشخیص مدل مختلط، انتخاب مدل مختلط، و روش جک نایف در زمینه مدلهای مختلط است. هدف این کتاب دانشجویان، محققین و سایر پزشکانی است که علاقه مند به استفاده از مدل های ترکیبی برای تجزیه و تحلیل داده های آماری هستند.
This book covers two major classes of mixed effects models, linear mixed models and generalized linear mixed models. It presents an up-to-date account of theory and methods in analysis of these models as well as their applications in various fields. The book offers a systematic approach to inference about non-Gaussian linear mixed models. Furthermore, it includes recently developed methods, such as mixed model diagnostics, mixed model selection, and jackknife method in the context of mixed models. The book is aimed at students, researchers and other practitioners who are interested in using mixed models for statistical data analysis.
LINEAR AND GENERALIZED LINEAR MIXED MODELS AND THEIR APPLICATIONS......Page 1
Springerlink......Page 0
Springer Series in Statistics......Page 3
Title Page......Page 4
Copyright Page......Page 5
Dedication......Page 7
Preface......Page 8
Contents......Page 12
1.1 Introduction......Page 16
1.1.1 Effect of Air Pollution Episodes on Children......Page 17
1.1.3 Small Area Estimation of Income......Page 18
1.2.1 Gaussian Mixed Models......Page 19
1.2.2 Non-Gaussian Linear Mixed Models......Page 23
1.3.1 Maximum Likelihood......Page 24
1.3.2 Restricted Maximum Likelihood......Page 27
1.4 Estimation in Non-Gaussian Models......Page 30
1.4.1 Quasi-Likelihood Method......Page 31
1.4.2 Partially Observed Information......Page 33
1.4.3 Iterative Weighted Least Squares......Page 35
1.4.4 Jackknife Method......Page 39
1.5.1 Analysis of Variance Estimation......Page 40
1.5.2 Minimum Norm Quadratic Unbiased Estimation......Page 43
1.6.1 Notes on Computation......Page 44
1.6.2 Notes on Software......Page 48
1.7 Real-Life Data Examples......Page 49
1.7.1 Analysis of Birth Weights of Lambs......Page 50
1.7.2 Analysis of Hip Replacements Data......Page 52
1.8 Further Results and Technical Notes......Page 54
1.9 Exercises......Page 63
2.1.1 Tests in Gaussian Mixed Models......Page 66
2.1.2 Tests in Non-Gaussian Linear Mixed Models......Page 71
2.2.1 Confidence Intervals in Gaussian Mixed Models......Page 81
2.2.2 Confidence Intervals in Non-Gaussian Linear Mixed Models......Page 87
2.3.1 Prediction of Mixed Effect......Page 89
2.3.2 Prediction of Future Observation......Page 95
2.4.1 Model Diagnostics......Page 103
2.4.2 Model Selection......Page 108
2.5 Bayesian Inference......Page 114
2.5.1 Inference about Variance Components......Page 115
2.5.2 Inference about Fixed and Random Effects......Page 116
2.6.1 Analysis of the Birth Weights of Lambs (Continued)......Page 117
2.6.2 The Baseball Example......Page 118
2.7 Further Results and Technical Notes......Page 120
2.8 Exercises......Page 128
3.1 Introduction......Page 134
3.2 Generalized Linear Mixed Models......Page 135
3.3.1 The Salamander Mating Experiments......Page 137
3.3.3 Small Area Estimation of Mammography Rates......Page 139
3.4 Likelihood Function under GLMM......Page 140
3.5.1 Laplace Approximation......Page 142
3.5.2 Penalized Quasi-Likelihood Estimation......Page 143
3.5.3 Tests of Zero Variance Components......Page 147
3.5.4 Maximum Hierarchical Likelihood......Page 149
3.6.1 Joint Estimation of Fixed and Random Effects......Page 151
3.6.2 Empirical Best Prediction......Page 157
3.6.3 A Simulated Example......Page 164
3.7.1 More on NLGSA......Page 166
3.7.2 Asymptotic Properties of PQWLS Estimators......Page 167
3.7.3 MSE of EBP......Page 170
3.7.4 MSPE of the Model-Assisted EBP......Page 173
3.8 Exercises......Page 176
4.1 Likelihood-Based Inference......Page 178
4.1.1 A Monte Carlo EM Algorithm for Binary Data......Page 179
4.1.2 Extensions......Page 182
4.1.3 MCEM with I.I.D. Sampling......Page 185
4.1.4 Automation......Page 186
4.1.5 Maximization by Parts......Page 189
4.1.6 Bayesian Inference......Page 193
4.2 Estimating Equations......Page 198
4.2.1 Generalized Estimating Equations (GEE)......Page 199
4.2.2 Iterative Estimating Equations......Page 201
4.2.3 Method of Simulated Moments......Page 205
4.2.4 Robust Estimation in GLMM......Page 211
4.3 GLMM Selection......Page 214
4.3.1 A General Principle for Model Selection......Page 215
4.3.2 A Simulated Example......Page 218
4.4.1 Fetal Mortality in Mouse Litters......Page 220
4.4.2 Analysis of Gc Genotype Data: An Application of the Fence Method......Page 222
4.4.3 The Salamander-Mating Experiments: Various Applications of GLMM......Page 224
4.5.2 Linear Convergence and Asymptotic Properties of IEE......Page 229
4.5.3 Incorporating Informative Missing Data in IEE......Page 232
4.5.4 Consistency of MSM Estimator......Page 233
4.5.5 Asymptotic Properties of First and Second-Step Estimators......Page 236
4.5.6 Further Results of the Fence Method......Page 240
4.6 Exercises......Page 244
Appendix A. List of Notations......Page 246
B.2 Matrix Differentiation......Page 248
B.3 Projection......Page 249
B.5 Decompositions of Matrices......Page 250
B.6 The Eigenvalue Perturbation Theory......Page 251
C.2 Quadratic Forms......Page 252
C.4 Convolution......Page 253
C.5 Exponential Family and Generalized Linear Models......Page 254
References......Page 256
Index......Page 270
Springer Series in Statistics (continued from p. ii)......Page 273