Thank you, Hans.  <div><br></div><div>Do you know of a way to output the optimum marginal likelihood from ADMB, or is this available only internally?<br clear="all"><br>-----------------------------<br>Chris Gast<br><a href="mailto:cmgast@gmail.com">cmgast@gmail.com</a><br>

<br><br><div class="gmail_quote">On Tue, Feb 22, 2011 at 1:13 AM, H. Skaug <span dir="ltr"><<a href="mailto:hskaug@gmail.com">hskaug@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">
Hi,<br>
<div class="im"><br>
><br>
> 1) Is it correct to say that the objective function value returned in the<br>
> .par value of a RE model is the approximation to the marginal likelihood,<br>
> post-integration?<br>
<br>
</div>No<br>
<div class="im"><br>
> 2a) Is it correct to obtain the conditional likelihood value by<br>
> re-evaluating the likelihood function at the MLEs (for fixed parameters) and<br>
> empirical Bayes estimates of REs?<br>
<br>
</div>Yes, if I read you right.<br>
<div class="im"><br>
> 2b) If 2a is true, can this value be obtained in a single ADMB model-fit, or<br>
> do I need to first fit the model, then re-run the model using the optimum<br>
> values from the previous run and output an initial likelihood value to get<br>
> the conditional likelihood?<br>
<br>
</div>Single run. The .par file contains MLEs of fixed effects and empirical bayes<br>
estimtes of random effects. The MLEs are approximates, but that does<br>
not concern you conceptual disucssion.<br>
<br>
Hans<br>
</blockquote></div><br></div>