Zobrazeno 1 - 10
of 32
pro vyhledávání: '"Schumacher, Fernanda L."'
The EM algorithm is a popular tool for maximum likelihood estimation but has not been used much for high-dimensional regularization problems in linear mixed-effects models. In this paper, we introduce the EMLMLasso algorithm, which combines the EM al
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.01518
Autor:
Valeriano, Katherine A. L., Schumacher, Fernanda L., Galarza, Christian E., Matos, Larissa A.
The Student-$t$ distribution is widely used in statistical modeling of datasets involving outliers since its longer-than-normal tails provide a robust approach to hand such data. Furthermore, data collected over time may contain censored or missing o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.00224
In clinical trials, studies often present longitudinal data or clustered data. These studies are commonly analyzed using linear mixed models (LMMs), usually considering Gaussian assumptions for random effect and error terms. Recently, several proposa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.12152
Nonlinear mixed effects models have received a great deal of attention in the statistical literature in recent years because of their flexibility in handling longitudinal studies, including human immunodeficiency virus viral dynamics, pharmacokinetic
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.15086
Autor:
Schumacher, Fernanda L., Ferreira, Clecio S., Prates, Marcos O., Lachos, Alberto, Lachos, Victor H.
The analysis of complex longitudinal data such as COVID-19 deaths is challenging due to several inherent features: (i) Similarly-shaped profiles with different decay patterns; (ii) Unexplained variation among repeated measurements within each country
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.00848
In longitudinal studies, repeated measures are collected over time and hence they tend to be serially correlated. In this paper we consider an extension of skew-normal/independent linear mixed models introduced by Lachos et al. (2010), where the erro
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.01040
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Valeriano, Katherine A. L., Schumacher, Fernanda L., Galarza, Christian E., Matos, Larissa A.
Publikováno v:
Canadian Journal of Statistics; Sep2024, Vol. 52 Issue 3, p804-828, 25p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.