Effetti misti
Un modello lineare a effetti misti include sia effetti fissi che casuali nella modellazione di una variabile di risposta. Questo tipo di modello è in grado di tenere conto delle tendenze globali e locali presenti in un insieme di dati, includendo gli effetti casuali di una variabile di clustering. Se i dati sono presentati in una tabella, è possibile adattare un modello lineare a effetti misti utilizzando fitlme. In alternativa, se il modello non è facilmente descrivibile utilizzando una formula, è possibile creare delle matrici per definire gli effetti fissi e casuali e poi adattare il modello utilizzando fitlmematrix.
Funzioni
Oggetti
LinearMixedModel | Linear mixed-effects model |
Argomenti
- Prepare Data for Linear Mixed-Effects Models
Store data in the correct form for fitting a linear mixed-effects model.
- Relationship Between Formula and Design Matrices
Understand the relationship between a model formula and the design matrices in linear mixed-effects models.
- Linear Mixed-Effects Model Workflow
This example shows how to fit and analyze a linear mixed-effects model (LME).
- Fit Mixed-Effects Spline Regression
This example shows how to fit a mixed-effects linear spline model.
- Linear Mixed-Effects Models
Linear mixed-effects models are extensions of linear regression models for data that are collected and summarized in groups.
- Estimating Parameters in Linear Mixed-Effects Models
The two most commonly used approaches to parameter estimation in linear mixed-effects models are maximum likelihood and restricted maximum likelihood methods.
- Wilkinson Notation
Wilkinson notation provides a way to describe regression and repeated measures models without specifying coefficient values.
