线性混合模型学习参考网页汇总
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2024-04-18
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可以学习的 course：
https://www.cmm.bris.ac.uk/lemma/course/view.php?id=13 没细看可能没有太相关
Zuur et al., 2009 Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R
（https://link.springer.com/book/10.1007/978-0-387-87458-6）
Linear Mixed-Effects Models Using R（https://link.springer.com/book/10.1007/978-
1-4614-3900-4）
推荐阅读但很多步骤还未自己尝试过的：
https://www.jianshu.com/p/985f0eaf4afc
https://blog.csdn.net/qq_39859424/article/details/133245358
https://blog.csdn.net/weixin_44481878/article/details/89193141
一般线性混合模型学习，通过 R 包 LME4
（被试内设计（within-subjects design）一般用于被试内设计的实验的分析）
一般线性模型和线性 混 合 模 型 ： Linear Mixde Model: 线 性 混 合 模 型 简 介 -CSDN 博客
(https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/108079707)
其中有一句话：
那么什么是最小二乘法、最大似然法估计（Maximum Likelihood，ML）、约束性最大似然法
估计（restricted maximum likelihood，REML）：
最大似然估计：最大似然估计(Maximum likelihood estimation)(通过例子理解)-CSDN 博
客(https://blog.csdn.net/u014182497/article/details/82252456)
极 大 似 然 估 计 详 解 ， 写 的 太 好 了 ！ _ 极 大 似 然 估 计 函 数 -CSDN 博 客
(https://blog.csdn.net/qq_39355550/article/details/81809467)
从 抛 硬 币 试 验 看 概 率 论 的 基 本 内 容 及 统 计 方 法 _ 抛 硬 币 一 次 的 均 值 -CSDN 博 客
(https://blog.csdn.net/u012613251/article/details/136921009)
最大似然估计和限制性最大似然估计：最大似然估计和限制性极大似然估计 - 知乎
(zhihu.com)( https://zhuanlan.zhihu.com/p/66062778)
对 lmer 函数的解读：
文章：1406.5823.pdf (arxiv.org)( https://arxiv.org/pdf/1406.5823.pdf)
细 节 ： lme4 包 中 的 lmer 函 数 语 法 介 绍 -CSDN 博 客
(https://blog.csdn.net/yijiaobani/article/details/116699441)
混 合 线 性 模 型 的 实 现 （ 更 新 20190607 ） - 知 乎 (zhihu.com)
(https://zhuanlan.zhihu.com/p/63092231)
R 语 言 ， GLMM 模 型 ， lme4 包 中 的 lmer （ ） 的 使 用 _r 语 言 lmer-CSDN 博 客
(https://blog.csdn.net/qq_20241587/article/details/107440870)
lme4 | 在 R 中 运 行 混 合 效 应 模 型 （ 多 层 模 型 ） - 知 乎
(zhihu.com)( https://zhuanlan.zhihu.com/p/567950808)里面提到学习多层模型的网站：
Home | (bris.ac.uk)（https://www.cmm.bris.ac.uk/lemma/）
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