Смешанные эффекты

Обобщенные линейные модели смешанных эффектов

Классы

GeneralizedLinearMixedModel Обобщенный линейный класс модели смешанных эффектов

Функции

`fitglme`	Подбирайте обобщенную линейную модель смешанных эффектов
`disp`	Отобразите обобщенную линейную модель смешанных эффектов
`predict`	Предскажите ответ обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`random`	Сгенерируйте случайные ответы из подбиравшей обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`fixedEffects`	Оценки фиксированных эффектов и связанной статистики
`randomEffects`	Оценки случайных эффектов и связанной статистики
`designMatrix`	Матрицы, построенные на основе фиксированных или случайных эффектов
`fitted`	Подходящие ответы из обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`response`	Вектор отклика обобщенной линейной модели смешанных эффектов

`anova`	Дисперсионный анализ для обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`coefCI`	Доверительные интервалы для коэффициентов обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`coefTest`	Тест гипотезы на фиксированных и случайных эффектах обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`compare`	Сравните обобщенные линейные модели смешанных эффектов
`covarianceParameters`	Извлеките параметры ковариации обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`partialDependence`	Вычислите частичную зависимость
`plotPartialDependence`	Создайте графики отдельного условного ожидания (ICE) и частичный график зависимости (PDP)
`plotResiduals`	Постройте остаточные значения обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`residuals`	Остаточные значения подбиравшей обобщенной линейной модели смешанных эффектов
`refit`	Переоборудуйте обобщенную линейную модель смешанных эффектов

Примеры и руководства

Подбирайте обобщенную линейную модель Смешанных Эффектов

Подбирайте обобщенную линейную модель смешанных эффектов (GLME) к выборочным данным.

Концепции

Обобщенные линейные модели Смешанных Эффектов

Модели обобщенных линейных смешанных эффектов (GLME) описывают отношение между переменной отклика и независимыми переменными с помощью коэффициентов, которые могут варьироваться относительно одной или нескольких сгруппированных переменных для данных с распределением переменной отклика кроме нормального.

Обозначение Уилкинсона

Обозначение Уилкинсона обеспечивает способ описать регрессию и модели повторных измерений, не задавая содействующие значения.

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

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.