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拟合线性模型
•
混合模型
•
“混合模型”特质的统计详细信息
• 重复测量
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重复测量
重复测量模型采用以下形式:
y
ijk
=
α
ij
+
s
ik
+
e
ijk
,其中
α
ij
可以表示为处理和时间析因
s
ik
是分配给第
i
个处理的第
k
个对象的随机效应
j
=
1
,…,
m
表示随时间变化的重复测量值。
假定
s
ik
是独立同分布 N(0,
σ
s
2
) 的变量。用
t
表示处理因子数,用
s
表示对象数。则
e
ijk
的分布为 N(0,
Σ
),其中
和
用
Σ
ik
表示对应于处理内第
ik
个对象的协方差矩阵
Σ
的区组对角成分。换句话说,
Σ
ik
=
Var
(
y
ik
|
s
ik
)。因为对象内随时间变化的观测值通常不是独立的,有必要估计
y
ijk
|
s
ik
的方差。未考虑相关性将导致推断失真。
有关可用于
Σ
ik
的协方差结构的详细信息,请参见
重复的协方差结构
和
空间和时间变异性
。