ドキュメンテーション

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混合効果

線形混合効果モデル

クラス

LinearMixedModel 線形混合効果モデル クラス

関数

fitlme線形混合効果モデルの近似
fitlmematrix線形混合効果モデルの近似
disp線形混合効果モデルの表示
predict 線形混合効果モデルの応答予測
random 近似線形混合効果モデルからのランダム応答の生成
fixedEffects固定効果と関連する統計の推定
randomEffects 変量効果と関連する統計の推定
designMatrix固定効果と変量効果の計画行列
fitted線形混合効果モデルからの近似応答
response線形混合効果モデルの応答ベクトル
anova線形混合効果モデルの分散分析
coefCI 線形混合効果モデルの係数の信頼区間
coefTest線形混合効果モデルの固定効果と変量効果についての仮説検定
compare線形混合効果モデルの比較
covarianceParameters線形混合効果モデルの共分散パラメーターの抽出
plotPartialDependence部分従属プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成
plotResiduals線形混合効果モデルの残差のプロット
residuals近似線形混合効果モデルの残差

例および操作のヒント

線形混合効果モデルのデータの準備

線形混合効果モデルをあてはめるための正しい形式でデータを格納します。

式と計画行列の関係

線形混合効果モデルにおけるモデル式と計画行列の関係を理解します。

線形混合効果モデルのワークフロー

この例では、LME (線形混合効果モデル) の近似と解析の方法を説明します。

混合効果スプライン回帰の近似

この例では、混合効果線形スプライン モデルを近似する方法を説明します。

概念

線形混合効果モデル

線形混合効果モデルは、グループ別に収集および集計されたデータに関する線形回帰モデルの拡張です。

線形混合効果モデルでのパラメーター推定

線形混合効果モデルにおけるパラメーター推定で最も一般的に使用される 2 つの方法は、最尤法と制限付き最尤法です。

ウィルキンソンの表記法

ウィルキンソンの表記法を使用すると、係数の値を指定せずに回帰と反復測定のモデルを記述できます。