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Approximate estimation in generalized linear mixed models with applications to the Rasch model

机译:广义线性混合模型的近似估计及其在Rasch模型中的应用

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摘要

This article discusses two different approaches to estimate the difficulty parameters (fixed effects parameters) and the variance of latent traits (variance components) in the mixed Rasch model. The first one is the generalized estimating equations (GEE2) which uses an approximation of the marginal likelihood to derive the joint moments whilst the second approach uses the maximum of the approximate likelihood. We illustrate these methods with a simulation study and with an analysis of real data from a quality of life. (c) 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:本文讨论了两种不同的方法来估计混合Rasch模型中的难度参数(固定效果参数)和潜在性状的方差(方差分量)。第一个是广义估计方程(GEE2),它使用边际似然的近似值导出联合矩,而第二种方法则使用近似似然的最大值。我们通过仿真研究和对生活质量的真实数据的分析来说明这些方法。 (c)2006 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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