Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Nonlinear mixed effects models involve both fixed effects and random effects in which some of the fixed and random effects parameters enter nonlinearly to the model function. These models are become very popular for analyzing clustered data or unbalanced repeated measures data that occur in various fields of scientific investigation, such as pharmacokinetics, agriculture, biochemistry, environment, economics, etc. Because of the extensive use of nonlinear mixed effects models, there are several different methods for estimating the parameters of these models. Most of the proposed methods are based on the approximation technique because of the intractable multidimensional integrations arise in the likelihood function of the nonlinear mixed effects models. In this study, instead of approximation based methods we use quasi-Monte Carlo integration method using different types of quasi-random sequences, which directly solves the intractable multidimensional integrations.