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disp

クラス: LinearMixedModel

線形混合効果モデルの表示

説明

display(lme) は近似された線形混合効果モデル lme を表示します。

入力引数

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線形混合効果モデル。fitlme または fitlmematrix を使用して構築した LinearMixedModel オブジェクトを指定します。

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標本データを読み込みます。

load(fullfile(matlabroot,'examples','stats','shift.mat'));

このデータセット配列は 5 人の作業者が朝、夕方、夜の 3 つのシフトの間に製造した製品から計測された品質目標の特性の絶対偏差を示します。これは作業者をブロックとする乱塊法です。この実験は、シフトの時間によるパフォーマンスへの影響の調査を意図しています。パフォーマンスの測定は、目標値からの品質特性の絶対偏差です。このデータは、シミュレーションされたものです。

Shift および Operator はノミナル変数です。

shift.Shift = nominal(shift.Shift);
shift.Operator = nominal(shift.Operator);

シフトの時間によってパフォーマンスに有意差があるかどうかを評価するために、作業者別のランダムな切片をもつ線形混合効果モデルにあてはめます。

lme = fitlme(shift,'QCDev ~ Shift + (1|Operator)');

モデルを表示します。

disp(lme)
Linear mixed-effects model fit by ML

Model information:
    Number of observations              15
    Fixed effects coefficients           3
    Random effects coefficients          5
    Covariance parameters                2

Formula:
    QCDev ~ 1 + Shift + (1 | Operator)

Model fit statistics:
    AIC       BIC       LogLikelihood    Deviance
    59.012    62.552    -24.506          49.012  

Fixed effects coefficients (95% CIs):
    Name                   Estimate    SE         tStat       DF    pValue   
    '(Intercept)'           3.1196     0.88681      3.5178    12    0.0042407
    'Shift_Morning'        -0.3868     0.48344    -0.80009    12      0.43921
    'Shift_Night'           1.9856     0.48344      4.1072    12    0.0014535


    Lower      Upper  
     1.1874     5.0518
    -1.4401    0.66653
    0.93227     3.0389

Random effects covariance parameters (95% CIs):
Group: Operator (5 Levels)
    Name1                Name2                Type         Estimate    Lower  
    '(Intercept)'        '(Intercept)'        'std'        1.8297      0.94915


    Upper 
    3.5272

Group: Error
    Name             Estimate    Lower      Upper 
    'Res Std'        0.76439     0.49315    1.1848

この表示には、モデル性能の統計量赤池およびベイズ情報量基準赤池およびベイズ情報量基準、対数尤度および逸脱度が含まれています。

固定効果の係数表の最初の 2 列には、係数の名前と推定が含まれます。3 番目の列 SE では、係数の標準誤差が示されています。列 tStat には、各係数に対応する t 統計値が含まれています。DF は残差自由度であり、pValue は該当する t 統計値に対応する p 値です。列 Lower および Upper には、各固定効果係数の 95% 信頼区間の下限と上限が表示されます。

変量効果の最初の表には、変量効果共分散パラメーターの種類と推定値および各パラメーターの 95% 信頼区間の下限と上限が表示されます。また、グループ化変数の名前、作業者、レベルの総数 (5) も示されます。

変量効果の 2 番目の表では、観測誤差の推定値および 95% 信頼区間の下限と上限が示されます。

詳細

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参照

[1] Hox, J. Multilevel Analysis, Techniques and Applications. Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 2002.

[2] Stram D. O. and J. W. Lee. “Variance components testing in the longitudinal mixed-effects model”. Biometrics, Vol. 50, 4, 1994, pp. 1171–1177.