反復測定モデルのモデル仕様
反復測定モデルのモデル仕様は、
'y1-yk ~ terms'
たとえば、5 つの反復測定 (y1、y2、y3、y4、y5) があり、X1、X2、X3、X4、X3:X4 の各項が線形モデルにある場合、次のように modelspec
を指定できます。
'y1-y5 ~ X1 + X2 + X3*X4'
ウィルキンソンの表記法
ウィルキンソンの表記法は、モデルに存在する因子を記述します。これらの因子の乗算器 (係数) は記述されません。
これらの規則を使用して、modelspec
の応答を指定します。
ウィルキンソンの表記法 | 説明 |
---|---|
Y1,Y2,Y3 | 変数の特定のリスト |
Y1-Y5 | Y1 ~ Y5 のすべてのテーブル変数 |
次の規則は modelspec
で項を指定するためのものです。
ウィルキンソンの表記法 | 標準表記の因子 |
---|---|
1 | 定数 (切片) 項 |
X^k 、k は正の整数 | X , X2 , ..., Xk |
X1 + X2 | X1 , X2 |
X1*X2 | X1 , X2 , X1*X2 |
X1:X2 | X1*X2 のみ |
-X2 | X2 は含めない |
X1*X2 + X3 | X1 , X2 , X3 , X1*X2 |
X1 + X2 + X3 + X1:X2 | X1 , X2 , X3 , X1*X2 |
X1*X2*X3 - X1:X2:X3 | X1 , X2 , X3 , X1*X2 , X1*X3 , X2*X3 |
X1*(X2 + X3) | X1 , X2 , X3 , X1*X2 , X1*X3 |
Statistics and Machine Learning Toolbox™ 表記は、-1
を使用して項を明示的に削除しない限り、常に定数項を含みます。