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文献
J-GLOBAL ID：201802242896116894
整理番号：18A0328805
モンテカルロサンプリングと適応Gauss求積法を用いた離散混合効果モデルのためのFisher情報行列の評価のための新しい方法【Powered by NICT】
A new method for evaluation of the Fisher information matrix for discrete mixed effect models using Monte Carlo sampling and adaptive Gaussian quadrature
Ueckert Sebastian
(INSERM, IAME, UMR 1137, F-75018 Paris, France)
,
Ueckert Sebastian
(Univ Paris Diderot, Sorbonne Paris Cite, F-75018 Paris, France)
,
Mentre France
(INSERM, IAME, UMR 1137, F-75018 Paris, France)
,
Mentre France
(Univ Paris Diderot, Sorbonne Paris Cite, F-75018 Paris, France)
資料名：
Computational Statistics & Data Analysis
(Computational Statistics & Data Analysis)
巻： 111 ページ： 203-219 発行年： 2017年
JST資料番号： H0911A ISSN： 0167-9473 CODEN： CSDADW 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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