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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., DE, 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller e.K. 2008-01-08, 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., DE, 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
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Missing the Random Effect: When the Parameter Space Is Expanding
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Missing the Random Effect | When the Parameter Space Is Expanding | Ru Chen | Taschenbuch | 152 S. | Englisch | 2012 | AV Akademikerverlag | EAN 9783639455144 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Missing the Random Effect : When the Parameter Space Is Expanding
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Müller Feb 2008, 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - In this project we look at the case when two of fundamental assumptions in the method of Maximum Likelihood are violated. In particular, we study a special class of misspecified models, where the true modelis a mixed effect model but the working model is a fixed effect model with parameters of dimension increasing with sample size. We provide a sufficient condition under which the MLE derived from the working model converges to a well-defined and asymptotically normally-distributed limit. In linear models, the sample variance is biased; but there exists a robust variance estimator of the MLE that converges to the true variance in probability. We also study the Criterion-based automatic model selection methods and find that they may select a linear model that contains spurious variables, but this can be avoided by using the robust variance estimator for the MLE in Bonferroni-adjusted model section or by choosing lamdan that grows fast enough in Shao`s GIC. In generalized linear models, general results are given and computational and simulation studies are carried out to corroborate asymptotic theoretical results as well as to calculate quantities that are not available in theoretical calculation. We find that when the link function in generalized linear mixed models is correctly specified, the estimated parameters have entries that are close to zero except for those corresponding to the fixed effects in the true model. The estimated variance of the MLE is always smaller than the true variance of the MLE, but the robust `sandwich` variance estimator can estimate the true variance very well, and extra significant variables will appear only when the link function is not correctly specified.
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller e.K., 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Missing the Random Effect: When the Parameter Space Is Expanding
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836434571 ISBN 13: 9783836434577
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPAP. Zustand: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Missing the Random Effect
Sprache: Englisch
Verlag: AV Akademikerverlag Aug 2012, 2012
ISBN 10: 3639455142 ISBN 13: 9783639455144
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Revision with unchanged content. In this project we look at the case when two of fundamental assumptions in the method of Maximum Likelihood are violated. In particular, we study a special class of misspecified models, where the true model is a mixed effect model but the working model is a fixed effect model with parameters of dimension increasing with sample size. We provide a sufficient condition under which the MLE derived from the working model converges to a welldefined and asymptotically normally-distributed limit. In linear models, the sample variance is biased; but there exists a robust variance estimator of the MLE that converges to the true variance in probability. We also study the Criterion-based automatic model selection methods and find that they may select a linear model that contains spurious variables, but this can be avoided by using the robust variance estimator for the MLE in Bonferroni-adjusted model section or by choosing n that grows fast enough in Shao s GIC. In generalized linear models, general results are given and computational and simulation studies are carried out to corroborate asymptotic theoretical results as well as to calculate quantities that are not available in theoretical calculation. 152 pp. Englisch.
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Chen RuPh.D in mathematical statistics fromUnviersity of Maryland at College Park.Lead biostatistician at MannkindCorporation, New Jersey.Revision with unchanged content. In this project we look at the case when two of fundamenta.
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Sprache: Englisch
Verlag: AV Akademikerverlag Aug 2012, 2012
ISBN 10: 3639455142 ISBN 13: 9783639455144
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Revision with unchanged content. In this project we look at the case when two of fundamental assumptions in the method of Maximum Likelihood are violated. In particular, we study a special class of misspecified models, where the true model is a mixed effect model but the working model is a fixed effect model with parameters of dimension increasing with sample size. We provide a sufficient condition under which the MLE derived from the working model converges to a welldefined and asymptotically normally-distributed limit. In linear models, the sample variance is biased; but there exists a robust variance estimator of the MLE that converges to the true variance in probability. We also study the Criterion-based automatic model selection methods and find that they may select a linear model that contains spurious variables, but this can be avoided by using the robust variance estimator for the MLE in Bonferroni-adjusted model section or by choosing ¿n that grows fast enough in Shao's GIC. In generalized linear models, general results are given and computational and simulation studies are carried out to corroborate asymptotic theoretical results as well as to calculate quantities that are not available in theoretical calculation.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 152 pp. Englisch.
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Missing the Random Effect : When the Parameter Space Is Expanding
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Revision with unchanged content. In this project we look at the case when two of fundamental assumptions in the method of Maximum Likelihood are violated. In particular, we study a special class of misspecified models, where the true model is a mixed effect model but the working model is a fixed effect model with parameters of dimension increasing with sample size. We provide a sufficient condition under which the MLE derived from the working model converges to a welldefined and asymptotically normally-distributed limit. In linear models, the sample variance is biased; but there exists a robust variance estimator of the MLE that converges to the true variance in probability. We also study the Criterion-based automatic model selection methods and find that they may select a linear model that contains spurious variables, but this can be avoided by using the robust variance estimator for the MLE in Bonferroni-adjusted model section or by choosing n that grows fast enough in Shao s GIC. In generalized linear models, general results are given and computational and simulation studies are carried out to corroborate asymptotic theoretical results as well as to calculate quantities that are not available in theoretical calculation.
