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

Inference and computational methods for mixed models with large or complex data
具有大量或复杂数据的混合模型的推理和计算方法
批准号：
RGPIN-2016-05883
负责人：
Duchesne, Thierry
金额：
$4.76万
依托单位：
Université Laval
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2021
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2021-01-01 至 2022-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=732664
关键词：
Inferencecomputationalmethodsmixedmodels

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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
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Development of new methods for the joint modeling of longitudinal and survival data with applications in finance and insurance
  • 批准号：
    557209-2020
  • 项目类别：
    Alliance Grants
  • 资助金额：
    $5.44万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Duchesne, Thierry
  • 依托单位：
    Université Laval
Inference and computational methods for mixed models with large or complex data
  • 批准号：
    RGPIN-2016-05883
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.38万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Duchesne, Thierry
  • 依托单位：
    Université Laval
Development of new methods for the joint modeling of longitudinal and survival data with applications in finance and insurance
  • 批准号：
    557209-2020
  • 项目类别：
    Alliance Grants
  • 资助金额：
    $1.55万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Duchesne, Thierry
  • 依托单位：
    Université Laval
Inference and computational methods for mixed models with large or complex data
  • 批准号：
    RGPIN-2016-05883
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.38万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Duchesne, Thierry
  • 依托单位：
    Université Laval
国内基金
海外基金
物体运动对流场扰动的数学模型研究
  • 批准号：
    51072241
  • 项目类别：
    专项基金项目
  • 资助金额：
    10.0万元
  • 批准年份：
    2010
  • 负责人：
    李廷秋
  • 依托单位：
    武汉理工大学
Computational Methods for Analyzing Toponome Data