Inference and computational methods for mixed models with large or complex data
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Subvention
Conseil de recherches en sciences naturelles et génie Canada
Subventions à la découverte SD (individuelles et d'équipe)
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akaike information criterion, conditional residual maximum likelihood, generalized linear mixed models, large datasets, longitudinal data, model selection, partitioned pseudo-likelihood, regularization, response dependent sampling, two-step estimation
- Thierry Duchesne, Sciences et génie, Département de mathématiques et statistique, responsable du projet
Date de fin : 2021-03-31
Dernière mise à jour : 17 avril 2018
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