对不同mixtos
影响混合线性模型
一堂课
GeneralizedLinearMixedModel |
广义线性混合效应模型类 |
一些必要
fitglme |
拟合广义线性混合效应模型 |
disp |
显示广义线性混合效应模型 |
预测 |
预测广义线性混合效应模型的响应 |
随机 |
由拟合的广义线性混合效应模型生成随机响应 |
fixedEffects |
固定效应估计及相关统计 |
randomEffects |
随机效应的估计和相关统计 |
designMatrix |
固定和随机效应设计矩阵 |
安装 |
广义线性混合效应模型的拟合响应 |
响应 |
广义线性混合效应模型的响应向量 |
方差分析 |
广义线性混合效应模型的方差分析 |
coefCI |
广义线性混合效应模型系数的置信区间 |
coefTest |
广义线性混合效应模型固定效应和随机效应的假设检验 |
比较 |
比较广义线性混合效应模型 |
covarianceParameters |
提取广义线性混合效应模型的协方差参数 |
partialDependence |
计算部分依赖关系 |
plotPartialDependence |
创建部分依赖图(PDP)和个别条件期望图(ICE) |
plotResiduals |
广义线性混合效应模型的残差图 |
残差 |
拟合广义线性混合效应模型的残差 |
改装 |
修正广义线性混合效应模型 |
解雇程序
- 拟合广义线性混合效应模型
用广义线性混合效应模型(GLME)拟合样本数据。
Conceptos
- 广义线性混合效应模型
广义线性混合效应(GLME)模型描述响应变量和自变量之间的关系，对于响应变量分布不同于正态分布的数据，使用随一个或多个分组变量而变化的系数。
- 威尔金森符号
威尔金森表示法提供了一种描述回归和重复测量模型而不指定系数值的方法。
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