summer-vis-inf：这是一个夏季项目的仓库，用于对多级模型的适当残差诊断进行视觉推断研究

混合模型的残留诊断 这是2020-2021年夏季项目的仓库，该项目针对多级模型的适当残差诊断进行视觉推断研究。 基于。 可使用该实验的Shiny应用程序。 总体的目标 以凯文的论文为基础 清理闪亮的应用程序 检查指标基础是否正确 进行实验 里程碑 2020/12/07 阅读Kaiwen的论文并浏览Shiny应用程序代码 2020/12/11： 阅读。 最好从Infovis论文的图形推理开始。 注意：Singer等。 纸很难看。 阅读时写一个摘要。 定期向该存储库提交摘要和其他添加项。 在暑假期间，让R Shiny实验正常工作并嵌入您自己的阵容。 2021/01/07： [继续]使R Shiny实验正常进行并嵌入您自己的阵容 通过Kaiwen的代码来获得混淆的条件残差。 2021/01/14： 完成Kaiwen的仿真代码（目前仅关注睡眠数据） 更改模拟设置，以使空图和数