Смешанные эффекты

Обобщенные линейные модели смешанных эффектов

Классы

GeneralizedLinearMixedModel Обобщенный класс модели линейных смешанных эффектов

Функции

`fitglme`	Подгонка обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`disp`	Отобразите обобщенную модель линейных смешанных эффектов
`predict`	Предсказать ответ обобщенной модели линейных смешанных эффектов
`random`	Сгенерируйте случайные отклики из подобранной обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`fixedEffects`	Оценки фиксированных эффектов и соответствующие статистические данные
`randomEffects`	Оценки случайных эффектов и соответствующие статистические данные
`designMatrix`	Матрицы разработки фиксированных и случайных эффектов
`fitted`	Подгонянные отклики обобщенной модели линейных смешанных эффектов
`response`	Вектор отклика обобщенной линейной модели смешанных эффектов

`anova`	Анализ отклонения для обобщенной модели линейных смешанных эффектов
`coefCI`	Доверительные интервалы для коэффициентов обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`coefTest`	Тест гипотезы на фиксированных и случайных эффектах обобщенной модели линейных смешанных эффектов
`compare`	Сравнение обобщенных линейных моделей смешанных эффектов
`covarianceParameters`	Извлечение ковариационных параметров обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`partialDependence`	Вычисление частичной зависимости
`plotPartialDependence`	Создайте график частичной зависимости (PDP) и отдельные графики условного ожидания (ICE)
`plotResiduals`	Постройте графики невязок обобщенной модели линейных смешанных эффектов
`residuals`	Невязки подобранной обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`refit`	Обновите обобщенную линейную модель смешанных эффектов

Примеры и как

Подбор обобщенной линейной модели смешанных эффектов

Подгонка обобщенной линейной модели смешанных эффектов (GLME) для выборочных данных.

Концепции

Обобщенные линейные модели смешанных эффектов

Обобщенные модели линейных смешанных эффектов (GLME) описывают отношение между переменной отклика и независимыми переменными, используя коэффициенты, которые могут варьироваться относительно одной или нескольких сгруппированных переменных, для данных с переменным распределением отклика, отличным от нормального.

Уилкинсон Обозначение

Обозначение Уилкинсона предоставляет способ описать модели регрессии и повторных измерений, не задавая значений коэффициентов.

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка

Памятка переводчика

1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.

2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.

3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.

4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.

5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.

Документация