SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:oru-14061"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:oru-14061" > Feasible estimation...

Feasible estimation of generalized linear mixed models (GLMM) with weak dependency between groups

Alam, Md. Moudud (författare)
Högskolan Dalarna,Örebro universitet,Handelshögskolan vid Örebro universitet,Statistik
 (creator_code:org_t)
2010
Engelska.
  • Annan publikation (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • This paper presents a two-step pseudo likelihood estimation for generalized linear mixed models with the random effects being correlated between groups. The core idea is to deal with the random intractable integrals in  the likelihood function by multivariate Taylor's approximation. The accuracy of the estimation technique is assessed in a Monte-Carlo study: An application of it with binary response variable is presented using a real dara set on credit defaults from two Swedish banks. Thanks to   the use of two-step estimation technique, the proposed algorithm outperforms conventional likelihood algoritms in terms of computational time.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)

Nyckelord

PQL
Laplace approximation
interdependence
cluster errrors
credit risk model
SOCIAL SCIENCES
SAMHÄLLSVETENSKAP
Statistics
Statistik
Statistics
Statistik
Kreditriskmodellering

Publikations- och innehållstyp

vet (ämneskategori)
ovr (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Alam, Md. Moudud
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Sannolikhetsteor ...
Av lärosätet
Örebro universitet
Högskolan Dalarna

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy