R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例（下）
R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例（上）：https://developer.aliyun.com/article/1496401 右侧渐近线中的方差估计值是非零的。 ...
R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23426 混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 序言 此外，它还...
基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究
全文链接： http://tecdat.cn/?p=2596 在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率。 1.混合模型是否适合您的需求？ 混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变...
R语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24647 背景和定义 线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由 G 潜在类别的受试者组成，其特征是 G 平均轨迹曲线。 ...
基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究-2
基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究-1 https://developer.aliyun.com/article/1489317 3b.如果您的数据不是正态分布的 您会看到，用于估计模型中影响大小的REML和最大似然法做出了不适用于数据的正态假设，因此您必须使用其他方法进行参数估计。问题在于，存在许多替代的估算方法，每种估算方法都使用不同的...
基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究-1
原文链接： http://tecdat.cn/?p=2596 1.混合模型是否适合您的需求？ 混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变量的影响。混合模型的输出将为解释值列表，它们的效果大小的估计值和置信区间，每种效果的p值以及至少一种模型拟合程度的度量。当您有一个变量将数据样本描述为可以收集的数据的子集时，应该使用混合模型而不是简单的线性模型。 让...
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（一）
如果您熟悉线性模型，意识到它们的局限，那么您应该学习线性混合模型mixed-model。本视频中，我们讨论了线性混合模型并在R软件中进行应用。 视频：线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现 ...
R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据
混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合。 混合效应逻辑回归的例子 例1：一个研究人员对40所不同大学的申请进行抽样调查，以研究预测大学录取的因素。预测因素包括学生的高中GPA、课外活动和SAT分数。一些学校的选择性较多或较少，所以每所学校的基准录取概率是不同的。学校层面的预测因素包括学校是...
R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model
我们已经学习了如何处理混合效应模型。本文的重点是如何建立和_可视化_ 混合效应模型的结果。 设置 本文使用数据集，用于探索草食动物种群对珊瑚覆盖的影响。 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) library(tidyverse) # 数据...
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