Estimating the Variance of Estimator of the Latent Factor Linear Mixed Model Using Supplemented Expectation-Maximization Algorithm

This paper deals with symmetrical data that can be modelled based on Gaussian distribution, such as linear mixed models for longitudinal data. The latent factor linear mixed model (LFLMM) is a method generally used for analysing changes in high-dimensional longitudinal data. It is usual that the mod...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Symmetry (Basel) Ročník 13; číslo 7; s. 1286
Hlavní autoři:	Angraini, Yenni, Notodiputro, Khairil Anwar, Folmer, Henk, Saefuddin, Asep, Toharudin, Toni
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.07.2021
Témata:	Algorithms Dimensional changes Estimates Mathematical models Matrices (mathematics) Maximization Normal distribution Optimization Regression coefficients Simulation Statistical analysis Variables Variance
ISSN:	2073-8994, 2073-8994
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!