Construction of the Design Matrix for Generalized Linear Mixed-Effects Models in the Context of Clinical Trials of Treatment Sequences
The problem of constructing a design matrix of full rank for generalized linear mixed-effects models (GLMMs) has not been addressed in statistical literature in the context of clinical trials of treatment sequences. Solving this problem is important because the most popular estimation methods for GL...
- Autores:
-
Diaz, Francisco J.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/66485
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/66485
http://bdigital.unal.edu.co/67513/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
31 Colecciones de estadística general / Statistics
Augmented regression
robust fixed-effects estimators
generalized least squares
maximum likelihood
quasi-likelihood
random effects linear models
Cuasi-verosimilitud
diseño cruzado
efectos de arrastre
estimabilidad
estimadores robustos de efectos fijos
identificabilidad
inversas generalizadas
matriz de diseño
máxima verosimilitud
mínimos cuadrados generalizados
modelos lineales de efectos
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