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Ein schneller Fisher-Scoring-Algorithmus zur Maximum-Likelihood-Schätzung in unausgewogenen gemischten Modellen mit geschachtelten Zufallseffekten wird beschrieben. Der Algorithmus verwendet explizite Formeln für die Inverse und die Determinante der Kovarianzmatrix, gegeben von LaMotte (1972), und vermeidet die Inversion großer Matrizen. Die Beschreibung des Algorithmus konzentriert sich auf die rechnerischen Aspekte für große Datensätze.
Nicholas T. Longford (Thu,) untersuchte diese Frage.