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한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제12권 제1호
발행연도
2001.6
수록면
19 - 25 (7page)

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Random effects models which describe the dependence via random effects in various correlated data have recently received considerable attention in the biomedical literature. They include mixed linear models (MLMs) , generalized linear mixed models (GLMMS) and hierarchical generalized linear models (HGLMS). For the inference Lee and Nelder (2000) proposed the first and second-order REML (restricted maximum likelihood) methods based on hierarchical-likelihood of Lee and Nelder (1996). In this paper, for Poissongamma HGLMs the new methods are theoretically compared with marginal likelihood methods and both methods are illustrated by two practical examples.

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