Inference and computational methods for mixed models with large or complex data

 
 
 
Domaine(s) de recherche Mot(s)-clé(s)
    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
Chercheur(s) actif(s)
  • Thierry Duchesne, Sciences et génie, Département de mathématiques et statistique, responsable du projet
Date de début : 2016-04-01
Date de fin : 2021-03-31
Dernière mise à jour : 24 mai 2018

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