Gemischte Effekte
Ein lineares Modell mit gemischten Effekten umfasst sowohl feste als auch zufällige Effekte bei der Modellierung einer Antwortvariable. Dieser Modelltyp kann sowohl globale als auch lokale Trends in einem Datensatz berücksichtigen, indem die zufälligen Effekte einer Clustering-Variable eingeschlossen werden. Mithilfe von fitlme können Sie ein lineares Modell mit gemischten Effekten anpassen, wenn Ihre Daten in Tabellenform vorliegen. Wenn sich Ihr Modell nicht einfach mit einer Formel beschreiben lässt, können Sie Matrizen erstellen, um die festen und zufälligen Effekte zu definieren und das Modell daraufhin mithilfe von fitlmematrix anpassen.
Funktionen
Objekte
LinearMixedModel | Linear mixed-effects model |
Themen
- 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.
