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混合模型 - Mixed

混合模型也叫随机模型,多水平模型。

重复测量是多水平模型一个特例。

随机语句通常用于对对象之间的变化进行建模,而重复语句通常用于对对象内的变化进行建模。也就是REPEATED 和 RANDOM语句。

 随机效应 VS 固定效应简单介绍了两种效应。

1. 

混合模型 - Mixed
混合模型 - Mixed

 这是线性模型,残差服从均值为0,方差为sigma 2正态分布,Y的方差就是残差。

例如:

混合模型 - Mixed
2.
混合模型 - Mixed
混合模型 - Mixed
 例如:
混合模型 - Mixed
随机截距:即截距不同,斜率相同。
混合模型 - Mixed
随机截距:即截距相同,斜率不同。
混合模型 - Mixed
 截距和斜率都不同:
混合模型 - Mixed
混合模型 - Mixed
 TYPE是指定G矩阵形式:
混合模型 - Mixed

 如果TYPE = UN: 两两比较,C16 2  = 120, 加上16个方差,1 个残差,等于 137。因为这是假设任意两个协方差都不一致。

  如果TYPE = CS:  协方差全都相同(只有一个),只有一个方差,这是共计2个,再加1个残差,就是3 个参数。

random int age / subject = person type = un;      

这是指定随机截距和随机斜率。

混合模型 - Mixed

本文来自博客园,作者:Iving,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/SAS-T/p/15541915.html

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