Aproximação de Monte Carlo para a Verossimilhança de um Modelo Linear Generalizado Misto

Apresentamos um algoritmo para simulação da verossimilhança de um modelo linear generalizado misto (MLGM). O algoritmo se baseia no método de umbrella sampling via MCMC. Versões de Monte Carlo para o EMV e outras estatísticas baseadas na verossimilhança simulada são apresentados. A principal motivação é a dificuldade em se obter a verossimilhança exata para MLGMs devido a necessidade de integração multidimensional. Outros métodos computacionalmente intensivos, como aproximação estocástica e MCEM, são brevemente discutidos.