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基于MATLAB的多层次混合效应建模
在这个新的网络研讨会中,了解如何适合各种线性混合效应(LME)模型,对您的数据进行统计推断,并生成准确的预测。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),其中数据按小组收集和总结。在这种情况下,具有嵌套或交叉因素的LME模型可以充分考虑群体层面的情境效应,而这是单纯线性回归无法准确模拟的。
本次网络研讨会的主题包括:
- LME模型的组、层次和优点
- 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执行残留诊断和模型比较检验
- 利用拟合的LME模型对新数据进行预测
主持人: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?他之前的经验包括在MathWorks的技术支持和在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。
记录:2014年5月6日
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