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混合线性模型的应用 介绍混合线性模型的结构,固定效应项和随机效应的含义。对具有内部相关性的资料,宜选用混合线性模型进行配合。方法:用一个具有聚集性结构的例子和一个重复测量的例子说明混合线性模型的方法和步骤。
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混合线性模型的应用
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介绍混合线性模型的结构,固定效应项和随机效应的含义。
对具有内部相关性的资料,宜选用混合线性模型进行配合。
方法:用一个具有聚集性结构的例子和一个重复测量的例子
说明混合线性模型的方法和步骤。
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结构 :分析了资料的层析结构,识别不同层次上的协变量,
讨论了模型中固定效应矩阵和随机效应矩阵的结构,使模型
参数估计值更易于理解和解释。由于混合线性模型克服了一
般线性模型对反应变量必须具有独立和等方差的要求,从而
扩大了线性模型的应用范围。对于具有聚集性质的资料及重
复测量资料具有很好的拟合效果。 结论 这一模型计算较复杂,
应用 SAS/STAT 软件 包中的 proc mixed 过程能很好的解
决计算问题。
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线性模型:独立正态等方差
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混合线性模型保留了传统模型的假定条件 1, 但对
2 、 3 不作要求,从而扩大了传统线性模型的适
用范围。
•
在传统线性模型中。假定自变量 X 是没有随机误
差的,即对 Y 的作用效应是固定的。
1 混合线性模型的结构
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