Bu yazının özetinde şunu okudum :
“Hartley aud Rao'nun maksimum olabilirlik (ML) prosedürü, olasılıkı sabit etkilerden arınmış olan ve normalliği iki bölüme ayıran Patterson ve Thompson'dan bir dönüşümü uyarlayarak değiştirilir. (REML) tahmin edicileri. "
Ayrıca bu yazının özetini de okuduğumu okudum :
"Sabit etkilerin tahmin edilmesinden kaynaklanan serbestlik derecelerini dikkate alır."
Ne yazık ki bu makalelerin tam metnine erişemiyorum (ve yaparsam muhtemelen anlamazdım).
Ayrıca, REML'in ML'ye karşı avantajları nelerdir? Hangi koşullar altında REML, karışık etkiler modelini takarken ML'den (veya tersi) tercih edilebilir? Lütfen lise (veya hemen ötesi) matematik geçmişine sahip birisine uygun bir açıklama yapınız!