Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"General Linear Mixed Model merupakan model di mana variabel response dipengaruhi oleh faktor fixed dan faktor random. Parameter dari faktor fixed dan random (efek fixed dan random) pada model tersebut tidak diketahui nilainya sehingga harus dilakukan penaksiran. Adapun metode yang digunakan untuk menaksir efek fixed dan random, diantaranya adalah BLUP dan EBLUP. Setelah didapatkan taksiran parameter, selanjutnya akan dilihat seberapa baik taksiran parameter yang diperoleh, yaitu dengan cara mencari Mean Squared Error (MSE) pada General Linear mixed Model.Karena metode penaksiran yang digunakan adalah BLUP dan EBLUP maka pada Tugas Akhir ini akan dibahas mengenai MSE BLUP, MSE EBLUP, dan penaksiran pada MSE EBLUP. Penaksiran ini dilakukan karena nilai dari MSE EBLUP bergantung pada parameter dari variansi efek random yang tidak diketahui nilainya. Kemudian, cara yang digunakan untuk menaksir MSE EBLUP adalah dengan mensubstitusikan taksiran parameter dari variansi efek random ke dalam MSE EBLUP."

"Introduction -- Counterfactual framework and assumptions -- Conventional methods for data balancing -- Sample selection and related models -- Propensity score matching and related models -- Propensity score subclassification -- Propensity score weighting -- Matching estimators -- Propensity score analysis with nonparametric regression -- Propensity score analysis of categorical or continuous treatments -- Selection bias and sensitivity analysis -- Concluding remar"

"This new book provides a unified, in-depth, readable introduction to the multipredictor regression methods most widely used in biostatistics, linear models for continuous outcomes, logistic models for binary outcomes, the Cox model for right-censored survival times, repeated-measures models for longitudinal and hierarchical outcomes, and generalized linear models for counts and other outcomes."