Show simple item record

dc.contributor.authorLezenne Coulander C de
dc.date.accessioned2012-12-12T17:13:39Z
dc.date.available2012-12-12T17:13:39Z
dc.date.issued1995-03-31
dc.identifier441110001
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10029/258580
dc.descriptionDit rapport sluit direct aan op 441111005nl
dc.description.abstractDe SAS procedure MIXED schat parameters voor gemengde lineaire modellen (modellen met zowel 'fixed' als 'random' effecten). Het gemengde model analyseert data met meerdere variantie bronnen in plaats van een bron (zoals met het algemene lineaire model, dat door de SAS procedure GLM gebruikt wordt). Een aantal verschillende gemengde modellen zijn toepasbaar, b.v. split-plot modellen, herhaalde metingen, random coefficinten, BLUP (best linear unbiased predictor) modellen en heterogene varianties. Model parameters worden geschat met behulp van 'maximum likelihood' (ML) of 'restricted maximum likelihood' (REML). Dit rapport wordt uitgebracht in het kader van de taak die de afdeling IMA voor het RIVM vervult.
dc.description.abstractThe SAS procedure MIXED fits mixed linear models (models with both fixed and random effects). The mixed model analyzes data with several sources of variation instead of just one (as with the General Linear Model used by the SAS procedure GLM). Some different mixed models are accessible, for instance split-plot designs, repeated measures, random coefficients, best linear unbiased predictions (BLUP) and heterogeneous variances. Models are fit using maximum likelihood (ML) or restricted maximum likelihood (REML).
dc.description.sponsorshipDGVGZ/PAO
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent50 p
dc.format.extent2145 kb
dc.language.isonl
dc.relation.ispartofRIVM Rapport 441110001
dc.relation.urlhttp://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/441110001.html
dc.relation.urlhttp://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/441110001.pdf
dc.subject11nl
dc.subjectstatistische softwareen
dc.subjectstatistische analyseen
dc.subjectlineaire modellenen
dc.subjectfixed- en random effectenen
dc.titleHet Lineair Gemengd Model met de SAS procedure MIXEDnl
dc.title.alternativeThe Mixed Linear Model with the SAS procedure MIXEDen
dc.typeReport
dc.contributor.departmentCCM
dc.date.updated2012-12-12T17:13:40Z
html.description.abstractDe SAS procedure MIXED schat parameters voor gemengde lineaire modellen (modellen met zowel 'fixed' als 'random' effecten). Het gemengde model analyseert data met meerdere variantie bronnen in plaats van een bron (zoals met het algemene lineaire model, dat door de SAS procedure GLM gebruikt wordt). Een aantal verschillende gemengde modellen zijn toepasbaar, b.v. split-plot modellen, herhaalde metingen, random coefficinten, BLUP (best linear unbiased predictor) modellen en heterogene varianties. Model parameters worden geschat met behulp van 'maximum likelihood' (ML) of 'restricted maximum likelihood' (REML). Dit rapport wordt uitgebracht in het kader van de taak die de afdeling IMA voor het RIVM vervult.
html.description.abstractThe SAS procedure MIXED fits mixed linear models (models with both fixed and random effects). The mixed model analyzes data with several sources of variation instead of just one (as with the General Linear Model used by the SAS procedure GLM). Some different mixed models are accessible, for instance split-plot designs, repeated measures, random coefficients, best linear unbiased predictions (BLUP) and heterogeneous variances. Models are fit using maximum likelihood (ML) or restricted maximum likelihood (REML).


This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record