反復測定の統計的詳細

「モデルのあてはめ」プラットフォームの［混合モデル］手法の反復測定モデルの式は、yijk = aij + sik + eijkです。ここで、

aijは、処置iの時点jにおける平均です。

sikは、処置iを割り付けられた個体kの変量効果です。

j = 1,…,mは、時点を表します。

sikは、互いに独立なN(0, ss2)の正規分布に従うと仮定します。処置の水準数をt、個体の水準数をsとします。eijkの分布は、N(0,S)に従うと仮定されます。ここで、

および

です。また、ブロック対角行列Sの対角部分の行列、つまり、処置iでの個体kがもつ誤差共分散行列を、Sikとします(Sik = Var(yik|sik))。反復測定データの誤差は、多くの場合、独立ではないため、yijk|sikの共分散行列（つまり、上記の対角部分の行列）を推定する必要があります。それらの相関を考慮しないで分析した場合、誤った推測になる可能性があります。

対角部分の行列Sikに使用できる共分散構造の詳細については、反復共分散構造の統計的詳細と空間的構造の統計的詳細を参照してください。

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