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R 语言混合效应(多水平/层次/嵌套)模型及贝叶斯实现技术应用

已有 987 次阅读 2023-5-25 17:25 |个人分类:(SEM)结构方程、混合效应模型|系统分类:科研笔记

回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展,回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型(Mixed effect model),即多水平模型(Multilevel model)/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model),无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型,代表了现代回归分析主流发展方向。

混合效应模型形式灵活可以应对现代科学研究中各种数据情况, 与传统回归模型相比具有更为强大数据分析能力,且结果更为可信。将分为复杂数据的回归及混合效应模型概述及数据探索;回归与混合效应模型,包括一般线性回归(lm)、广义线性回归(glm);线性混合效应模型(lmm)及广义线性混合效应模型(glmm);贝叶斯(brms)回归与混合效应模型;相关数据回归与混合效应模型及贝叶斯实现,包括嵌套数据、时间自相关数据,空间自相数据及系统发育数据分析;非线性数据回归分析及贝叶斯实现,包括广义可加(混合)模型和非线性(混合)模型等。

【原文链接】:

R 语言混合效应(多水平/层次/嵌套)模型及贝叶斯实现技术应用

【方式】:直播 +永久回放(不限时间和次数)+答疑群长期辅助+全套课件资料

【内容介绍】:

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