Gemischte Effekte
Ein GLME-Modell (Generalized Linear Mixed-Effects, generalisiertes 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. GLME-Modelle sind eine Generalisierung von Linear Mixed-Effects Models (LME) für Daten, bei denen die Antwortvariable nicht normal verteilt ist. Erstellen Sie mithilfe von fitglme ein GeneralizedLinearMixedModel-Objekt.
Klassen
GeneralizedLinearMixedModel | Generalized linear mixed-effects model class |
Funktionen
Themen
- Fit a Generalized Linear Mixed-Effects Model
This example shows how to fit a generalized linear mixed-effects model (GLME) to sample data.
- Generalized Linear Mixed-Effects Models
Generalized linear mixed-effects (GLME) models describe the relationship between a response variable and independent variables using coefficients that can vary with respect to one or more grouping variables, for data with a response variable distribution other than normal.
- Wilkinson Notation
Wilkinson notation provides a way to describe regression and repeated measures models without specifying coefficient values.