LinearMixedModel | Класс модели с линейными смешанными эффектами |
fitlme | Подгонка линейной модели смешанных эффектов |
fitlmematrix | Подгонка линейной модели смешанных эффектов |
disp | Отображение линейной модели смешанных эффектов |
predict | Прогнозирование реакции линейной модели смешанных эффектов |
random | Генерировать случайные отклики из аппроксимированной линейной модели смешанных эффектов |
fixedEffects | Оценки фиксированных эффектов и смежная статистика |
randomEffects | Оценки случайных эффектов и соответствующая статистика |
designMatrix | Матрицы проектирования с фиксированными и случайными эффектами |
fitted | Подогнанные ответы из линейной модели смешанных эффектов |
response | Вектор отклика линейной модели смешанных эффектов |
anova | Анализ дисперсии для линейной модели смешанных эффектов |
coefCI | Доверительные интервалы для коэффициентов линейной модели смешанных эффектов |
coefTest | Тест гипотез о фиксированных и случайных эффектах линейной модели смешанных эффектов |
compare | Сравнение линейных моделей смешанных эффектов |
covarianceParameters | Извлечь ковариационные параметры линейной модели смешанных эффектов |
partialDependence | Вычислить частичную зависимость |
plotPartialDependence | Создание графиков частичной зависимости (PDP) и индивидуального условного ожидания (ICE) |
plotResiduals | Печать остатков линейной модели смешанных эффектов |
residuals | Остатки установленной линейной модели смешанных эффектов |
Подготовка данных для линейных моделей смешанных эффектов
Храните данные в правильной форме для подгонки линейной модели смешанных эффектов.
Взаимосвязь между формулами и матрицами проектирования
Понимание взаимосвязи между формулой модели и матрицами конструкции в линейных моделях смешанных эффектов.
Рабочий процесс модели с линейными смешанными эффектами
В этом примере показано, как подгонять и анализировать линейную модель смешанных эффектов (LME).
Подгонка сплайновой регрессии смешанных эффектов
В этом примере показано, как подогнать линейную сплайновую модель со смешанными эффектами.
Линейные модели смешанных эффектов
Линейные модели смешанных эффектов - это расширения моделей линейной регрессии для данных, которые собираются и суммируются в группы.
Оценка параметров в линейных моделях смешанных эффектов
Двумя наиболее часто используемыми подходами к оценке параметров в линейных моделях смешанных эффектов являются методы максимального правдоподобия и ограниченного максимального правдоподобия.
Нотация Уилкинсона обеспечивает способ описания регрессионных и повторяющихся моделей измерений без указания значений коэффициентов.