Generalized Linear Models with Random Effects: Unified Analysis via H-likelihood (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability)
Lingua: inglese
Editore: Chapman and Hall/CRC, 2006
Serie: Libro 21 di 110 - ISSN
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- Titolo
- Generalized Linear Models with Random Effects: Unified Analysis via H-likelihood (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability)
- Autore
- Lee, Youngjo
- Editore
- Chapman and Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1584886315
- ISBN 13
- 9781584886310
- Peso dell'articolo
- 699 grammi
- Serie
- Libro 21 di 110: ISSN
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Contenuti
PREFACE
INTRODUCTION
CLASSICAL LIKELIHOOD THEORY
Definition
Quantities derived from the likelihood
Profile likelihood
Distribution of the likelihood-ratio statistic
Distribution of the MLE and the Wald statistic
Model selection
Marginal and conditional likelihoods
Higher-order approximations
Adjusted profile likelihood
Bayesian and likelihood methods
Jacobian in likelihood methods
GENERALIZED LINEAR MODELS
Linear models
Generalized linear models
Model checking
Examples
QUASI-LIKELIHOOD
Examples
Iterative weighted least squares
Asymptotic inference
Dispersion models
Extended Quasi-likelihood
Joint GLM of mean and dispersion
Joint GLMs for quality improvement
EXTENDED LIKELIHOOD INFERENCES
Two kinds of likelihood
Inference about the fixed parameters
Inference about the random parameters
Optimality in random-parameter estimation
Canonical scale, h-likelihood and joint inference
Statistical prediction
Regression as an extended model
Missing or incomplete-data problems
Is marginal likelihood enough for inference about fixed
parameters?
Summary: likelihoods in extended framework
NORMAL LINEAR MIXED MODELS
Developments of normal mixed linear models
Likelihood estimation of fixed parameters
Classical estimation of random effects
H-likelihood approach
Example
Invariance and likelihood inference
HIERARCHICAL GLMS
HGLMs
H-likelihood
Inferential procedures using h-likelihood
Penalized quasi-likelihood
Deviances in HGLMs
Examples
Choice of random-effect scale
HGLMS WITH STRUCTURED DISPERSION
HGLMs with structured dispersion
Quasi-HGLMs
Examples
CORRELATED RANDOM EFFECTS FOR HGLMS
HGLMs with correlated random effects
Random effects described by fixed L matrices
Random effects described by a covariance matrix
Random effects described by a precision matrix
Fitting and model-checking
Examples
Twin and family data
Ascertainment problem
SMOOTHING
Spline models
Mixed model framework
Automatic smoothing
Non-Gaussian smoothing
RANDOM-EFFECT MODELS FOR SURVIVAL DATA
Proportional-hazard model
Frailty models and the associated h-likelihood
*Mixed linear models with censoring
Extensions
Proofs
DOUBLE HGLMs
DHGLMs
Models for finance data
H-likelihood procedure for fitting DHGLMs
Random effects in the ? component
Examples
FURTHER TOPICS
Model for multivariate responses
Joint model for continuous and binary data
Joint model for repeated measures and survival time
Missing data in longitudinal studies
Denoising signals by imputation
REFERENCE
DATA INDEX
AUTHOR INDEX
SUBJECT INDEX
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