混合効果

一般化線形混合効果モデル

一般化線形混合効果 (GLME) モデルでは、応答変数のモデル化に固定効果と変量効果の両方が含まれます。このタイプのモデルでは、クラスタリング変数の変量効果を含めることで、データ セットのグローバルおよびローカルなトレンドを考慮できます。GLME モデルは、応答変数が正規分布でないデータ用に 線形混合効果モデル (LME) を一般化したものです。GeneralizedLinearMixedModel オブジェクトを作成するには、fitglme を使用します。

クラス

GeneralizedLinearMixedModel一般化線形混合効果モデル クラス

関数

すべて展開する

fitglme一般化線形混合効果モデルの当てはめ
refit 一般化線形混合効果モデルの再当てはめ
predict一般化線形混合効果モデルの応答の予測
random当てはめた一般化線形混合効果モデルからのランダム応答の生成
fitted一般化線形混合効果モデルからの当てはめた応答
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
anova一般化線形混合効果モデルの分散分析
coefCI一般化線形混合効果モデルの係数の信頼区間
coefTest一般化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一般化線形混合効果モデルの比較
covarianceParameters一般化線形混合効果モデルの共分散パラメーターの抽出
designMatrix固定効果と変量効果の計画行列
partialDependence部分依存の計算
residuals当てはめた一般化線形混合効果モデルの残差
response一般化線形混合効果モデルの応答ベクトル
plotPartialDependence部分依存プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成
plotResiduals一般化線形混合効果モデルの残差のプロット

トピック

  • 一般化線形混合効果モデルの当てはめ

    この例は、GLME (一般化線形混合効果モデル) を標本データに当てはめる方法を示します。

  • 一般化線形混合効果モデル

    GLME (一般化線形混合効果) モデルは、正規分布以外の応答変数分布をもつデータの場合に、1 つ以上のグループ化変数によって変化する可能性のある係数を使用し、応答変数と独立変数との関係を記述します。

  • 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。