Lme4を用いた一般化線形混合モデル導関数の計算と応用【JST・京大機械翻訳】

Wang Ting; Graves Benjamin; Rosseel Yves; Merkle Edgar C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207735352715 整理番号：22P0003352

Lme4を用いた一般化線形混合モデル導関数の計算と応用【JST・京大機械翻訳】

Computation and application of generalized linear mixed model derivatives using lme4

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発行年： 2020年11月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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一般化線形混合モデル(GLMM)の最大尤度推定は,ランダム効果の限界化により困難である。適合GLMM尤度(モデルパラメータに関して)の計算導関数も,特に,導関数が一般的な推定アルゴリズムの副産物ではないので,難しい。本論文では,単一クラスタリング変数を持つlme4モデルに焦点を合わせて,それらを効率的に計算するための求積法とともにGLMM導関数を記述した。IRTに関連する心理測定結果が,これらの誘導体を得るために,また,誘導体の精度を検証するために有用であるかを述べた。微分計算手法を記述した後,ロバスト標準誤差,固定効果パラメータのスコア試験,非ネストモデルの尤度比試験を含むこれらの導関数の多くの可能な使用を説明した。本論文で記述した微分計算法と応用は,容易に得られるRパッケージで利用できる。【JST・京大機械翻訳】

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システム・制御理論一般

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