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广义线性混合模型的应用条件
广义线性混合
效应
模型
什么时候使用
答:
广义线性混合
效应
模型
农田实验时候使用。混合效益模型就是自变量中既有固定效应又有随机效应的模型。在存在随机效应时候使用,比如在做一个农田试验,关心的是品种,不同的土质上会栽这所有的试验品种,这时品种就是固定效应,土质就是随机效应。因为认为实验中的土质是在所有的土质中抽取出来的一个样本,某...
混合线性模型
答:
1、广义线性模型GLM很简单,举个例子,
物的疗效和物的剂量有关
。这个相关性可能是多种多样的,可能是简单线性关系(发烧时吃一片退烧0.1度,两片退烧0.2度,以此类推;这种情况就是一般线性模型),也可能是比较复杂的其他关系,如指数关系(一片退烧0.1度,两片退烧0.4度),对数关系等等。这些...
一般线性模型、
广义线性模型
和
线性混合
效应模型有什么异同?
答:
1. 一般线性模型:回归之路的基石GLM,作为统计学的基石,
它以连续型的因变量和自变量为核心,通过最小二乘法建立起直观的线性关系
。尽管它最初是为正态分布设计的,但其灵活性使其能适应非正态数据,如泊松、二项和伽马分布。它不仅处理交互效应,还能应对多重共线性,广泛应用于医学、金融和社会科学...
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混合线性模型
(Mixed models)
答:
混合模型
有可以成为混合方程组(Mixed model equations, MME)或者简写 Cs = r 需要已知各个未知变量的(co)variances(方差组分):估计(co)variances(R与G),现行主流的一些算法: 1. REML(DF-, EM-, AI-.. 都是基于Maximum Likelihood) 2. MCMC("Gibbs Sampling") 3. Others...
GLM和普通
线性
回归
模型的
联系与区别
答:
而 GLMMgeneralized linear mixed model )是
广义线性混合模型
。广义线性模型 GLM 很简单,举个例子,药物的疗效和服用药物的剂量有关。这个相关性可能是多种多样的,也可能是简单线性关系。而线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,
运用
十分...
有没有对数
线性混合模型
答:
一:
混合线性模型
不仅可以使用lme4包中lmer()函数,也可以使用nlme包中lme()函数,这两个包语法都差不多,相对来说lme4这个包的运算速度会快一点。还有一个ASReml-R包中asreml()函数。二:如果因变量是分类变量,则需要用
广义线性模型
。glmer(data = , formula = , family = ,...)其中,data就是数据集,formula...
潜在
混合模型
(PROC TRAJ)的作用
答:
probit模型是一种
广义的线性模型
。服从正态分布。最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量,事件发生地概率是依赖于解释变量,即P(Y=1)=f(X),也就是说,Y=1的概率是一个关于X的函数,其中f(.)服从标准正态分布。
广义线性混合模型
水平1水平2的区别
答:
1、水平1是指在数据集中有多个观测值的随机效应,通常涉及到对个体的随机影响。例如,在研究药物的治疗效果时,每个病人所接受的药物剂量是不同的,药物剂量就是水平1随机效应。2、水平2是指在数据集中有多个数据点的随机效应。通常涉及到对群体的随机影响。例如,在研究学生的成绩时,每个学校的平均成绩...
广义线性混合模型
怎么显示OR值
答:
使用Logistic回归可以直接显示OR值。多重
线性
回归,一般是指有多个自变量X,只有一个因变量Y。前面我们主要是以简单线性回归为例在介绍,两者的差距主要在于自变量X的数量,在只有一个X时,就称简单线性回归。OR值是《流行病学》中的重要概念,称作“优势比”(oddsratio),也称“比值比”,反映的是某种...
Verbyla 1999 平滑样条
答:
平滑样条和其他非参数平滑方法 被广泛接受用于探索性数据分析。这些方法已用于回归,重复测量或纵向数据分析,以及
广义线性
模型。然而, 一个主要的缺点是缺乏正式的推理框架 。没有被充分利用的 例外是三次平滑样条 。 三次平滑样条允许
混合模型
公式,其将该非参数更稳定地平滑在参数设置中 。本文提出的...
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