He leído en el resumen de este artículo que: "El procedimiento de máxima verosimilitud (ML) de Hartley aud Rao se modifica adaptando una transformación de Patterson y Thompson que divide la probabilidad de normalizar en dos partes, una libre de los efectos fijos. Maximizar esta parte produce lo...
Varias descripciones sobre la selección del modelo sobre los efectos aleatorios de los modelos lineales mixtos indican el uso de REML. Sé la diferencia entre REML y ML en algún nivel, pero no entiendo por qué REML debe usarse porque ML está sesgado. Por ejemplo, ¿es incorrecto realizar un LRT en un...
Esta pregunta trata sobre la estimación de máxima verosimilitud restringida (REML) en una versión particular del modelo lineal, a saber: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), donde es una matriz ( n × p )...
¿Hay disponible una interpretación bayesiana de REML? Para mi intuición, REML tiene una gran similitud con los llamados procedimientos empíricos de estimación de Bayes , y me pregunto si se ha demostrado algún tipo de equivalencia asintótica (por ejemplo, bajo una clase adecuada de antecedentes)....
Estoy leyendo el documento de teoría de Doug Bates sobre el paquete lme4 de R para comprender mejor la esencia de los modelos mixtos, y encontré un resultado intrigante que me gustaría entender mejor, sobre el uso de la máxima verosimilitud restringida (REML) para estimar la varianza . En la...