优势和劣势
贝叶斯概率
非线性系统
计算机科学
广义线性混合模型
随机效应模型
计量经济学
混合模型
最大化
样品(材料)
线性模型
机器学习
应用数学
数学优化
数学
人工智能
心理学
社会心理学
荟萃分析
医学
物理
内科学
量子力学
色谱法
化学
作者
Gabriela Stegmann,Ross Jacobucci,Jeffrey R. Harring,Kevin J. Grimm
标识
DOI:10.1080/10705511.2017.1396187
摘要
In this software review, we provide a brief overview of four R functions to estimate nonlinear mixed-effects programs: nlme (linear and nonlinear mixed-effects model), nlmer (from the lme4 package, linear mixed-effects models using Eigen and S4), saemix (stochastic approximation expectation maximization), and brms (Bayesian regression models using Stan). We briefly describe the approaches used, provide a sample code, and highlight strengths and weaknesses of each.
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