MIXED MODELS

Vorlesung im Sommersemester 2011

Folien	Beschreibung	R-Code	weiteres Material
Kapitel 1	1. Motivation	R-Code für Kapitel 1	Rattendaten
Kapitel 2	2. Das lineare gemischte Modell	R-Code für Kapitel 2	Korrelationsfunktionen Modell für die Rattendaten
Kapitel 3	3. Likelihood-Schätzung für lineare gemischte Modelle	R-Code für Kapitel 3	Herleitung gemeinsame Verteilung von y und b Herleitung REML
Kapitel 4	4. Likelihood-Inferenz im linearen gemischten Modell	R-Code für Kapitel 4	Herleitung Kovarianzmatrizen
Kapitel 5	5. Darstellung von Penalisierungsansätzen als lineare gemischte Modelle	R-Code für Kapitel 5
Vorlesung 6	Bayesianisches LMM / Penalisierungsansätze	R-Code für Vorlesung 6
Vorlesung 7	Einführung GLMM	Madras-Daten Pickel-Bsp.
Vorlesung 8	Inferenz für GLMMs	Simulationsstudie
Vorlesung 9	Übung, Besprechung der Hausaufgabe		Material

LITERATUR

Primärliteratur:

• Fahrmeir, L.; Kneib, T.; Lang, S. (2007). Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen. Springer.
• Pinheiro, J. C.; Bates, D. M. (2000). Mixed-Effects Models in S and S-PLUS. Springer, New York.
• Verbeke, G.; Molenberghs, G. (2000). Linear Mixed Models for Longitudinal Data. Springer, New York.

Sekundärliteratur:

• Demidenko, E. (2004). Mixed Models: Theory and Applications. Wiley Series in Probability and Statistics.
• Diggle, P. J.; Heagerty, P.; Liang, K. L.; Zeger, S. L. (2002). Analysis of Longitudinal Data. Oxford University Press, Oxford.
• McCulloch, C. E. (2003). Mixed Models. Conference Board of the Mathematical Sciences, National Science Foundation (U.S.).
• McCulloch, C. E.; Searle, S. R. (2001). Generalized, Linear, and Mixed Models. John Wiley.
• Ruppert, D.; Wand, M. P.; Carroll, R. J. (2003). Semiparametric Regression. Cambridge University Press.

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