数据分析:线性混合模型分析及其可视化

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文章目录

    • 介绍
      • 原理
      • 步骤
    • 数据下载
    • 加载R包
    • 导入数据
    • 数据预处理
    • 数据描述
    • 线性混合模型
      • 构建模型
      • 查看模型结果
        • 诊断和评估线性混合模型
        • 统计分析模型
    • 模型预测区间
    • 可视化结果
    • 其他
    • 系统信息

介绍

线性混合模型(Linear Mixed-Effects Models),也称为混合效应模型,是一种用于分析聚类或重复测量数据的统计模型。它包含固定效应(fixed effects)和随机效应(random effects)两部分。固定效应是在整个研究群体中假设为常数的效应,而随机效应则是在不同群体或个体中变化的效应。这种模型特别适用于处理数据层次结构或嵌套结构的情况。

在R语言中,可以通过lme4包中的lmer函数或者lmerTest包中的lmer函数来实现线性混合模型。拟合线性混合模型: 使用lmer函数拟合模型,其中固定效应和随机效应通过~|符号分别表示。

线性混合模型结合了固定效应(fixed effects)和随机效应(random eff

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