使用MATLAB进行多级混合效果建模

学习如何拟合各种线性混合效应(LME)模型，以对您的数据进行统计推断，并在这个新的网络研讨会中生成准确的预测。混合效应模型常用于计量经济学(面板数据)、生物统计学和社会学(纵向数据)，其中数据以组为单位收集和汇总。在这些情况下，具有嵌套或交叉因素的LME模型可以完全结合简单线性回归无法准确建模的群体水平上下文效应。

本次网络研讨会的主题包括:

• LME模型的组、层次和优势
• 准备和组织数据以适应LME模型
• 使用公式符号和设计矩阵指定LME模型
• 利用极大似然(ML)和限制极大似然(REML)估计模型参数
• 生成固定效应、随机效应和协方差参数的置信区间
• 使用理论或模拟似然比检验进行剩余诊断和模型比较检验
• 使用拟合的LME模型对新数据进行预测

主讲人简介:Shashank Prasanna是MathWorks的产品营销经理，专注于MATLAB和统计、机器学习和数据分析的附加产品。2022世界杯八强谁会赢？他之前的经验包括MathWorks的技术支持和Oracle的软件开发。Shashank拥有亚利桑那州立大学电气工程硕士学位。