1) Mixed effect model
混合效应模型
1.
In this article, we illustrate how Kronecker products can be used to represent general experimental design models including fixed, random and mixed effect models, and to represent sums of squares as quadratic forms.
讨论如何用 Kronecker乘积表示一般实验设计模型 ,包括固定效应模型、随机效应模型及混合效应模型 。
2) Mixed Effects Models
混合效应模型
1.
Application of Mixed Effects Models in Researches of Children Growth;
混合效应模型在儿童生长发育研究中的应用
2.
This paper described the problem of growth and yield model anciently and the meaning of mixed effects models in forest growth model.
对以往生长和收获模型存在的问题及混合效应模型在森林生长模型研究中的意义进行描述,分别介绍线性混合效应模型和非线性混合效应模型的表达形式和算法,对国内外利用混合效应模型研究林分的树高、断面积和蓄积的研究进展情况进行详细的综述,最后对混合效应模型目前存在的问题和应用前景进行简单的探讨。
3) mixed-effects model
混合效应模型
1.
Based on the hierarchical prior method,we study the Bayesian local influence of the mixed-effects model for longitudinal data.
基于分层先验思想,研究了适应于纵向数据的混合效应模型的Bayes局部影响,并根据纵向数据既包含个体又包含个体不同状态的特点,提出了两种便于合理分析数据的扰动方案,导出模型在上述各种扰动下效应参数的Bayes局部影响度量,最后给出实例。
2.
In this paper,we study two models: linear mixed-effects model and semiparametric mixed-effects model.
本文重点探讨纵向数据的线性混合效应模型和半参数混合效应模型,主要结构如下:1。
4) Mixed effects model
混合效应模型
1.
The analyzing method of this kind of data have been improved a lot after the development of many years,especially by fitting mixed effects models and using the MIXED procedure of SAS software to analyze,comparing to the general multivariate analysis and the GLM procedure of SAS,the model is more flexible and the result is more credible.
针对这种数据的分析方法,经过多年的发展,已经有了很大改善,尤其是通过拟合混合效应模型,应用SAS软件的MIXED过程对其进行分析,相对于用一般的多变量分析或者SAS的GLM过程分析而言,模型建立更为灵活,结果更为可信。
5) linear mixed effects model
线性混合效应模型
1.
According the characteristics of the bivariate repeated measurement data,using the MIXED procedure of SAS software to fit linear mixed effects model.
为了探讨环境医学研究中不满足独立性要求资料相关性分析的方法,针对双反应变量重复测量资料的特点,采用SAS软件的MIXED过程,建立线性混合效应模型。
6) generalized linear mixed models
广义线性混合效应模型
1.
Objective :To discuss generalized linear mixed models(GLMMs) of categorical repeated measurement datas in clinical curative effect evaluation,implementing with GLIMMIX macro in SAS8.
目的:探讨临床疗效评价中分类重复测量资料的广义线性混合效应模型(GLMMs)及SAS8。
补充资料：混合计算模型
混合计算模型
hybrid computational models
hunhe Jisuan moxing混合计算模型(hybrtd computationa一m闭·els)计算机与其所控制的物理部件构成的，具有既随时间连续变化的变量又受事件驱动的离散变量的系统的数学模型。 混合系统的设计涉及控制理论和计算机科学，20世纪90年代以来引起了计算机科学界很大关注。很多混合系统要求绝对安全，如自动导航系统，核电站监测系统等。绝对安全系统的设计是计算机软件科学的重大课题。当前的软件产品耗资巨大，但多数无法避免差错。这样的软件不能用于绝对安全系统。计算机软件科学界提出使用严格的形式化方法来设计该类软件。 迄今，形式化方法所处理的对象都是离散变量(或已离散化的变量)，所用的语言及演算亦都是基于离散数学的公理化系统。而混合系统设计的形式化方法不可回避连续数学;控制理论使用的是微分方程刻画连续变量的变化规律。混合系统设计的形式化方法也不能回避离散的事件，这些事件驱动系统的变化。混合系统设计的形式化方法需要一种计算模型，它同时支持连续变量和离散事件藕合系统的计算。 近几年在已有计算理论的基础上，已陆续发展了多种混合计算模型。大体上可分为逻辑型、程序设计型和自动机型三类。 逻辑型混合计算模型的主要思想基于时态逻辑，引人时段和切变的概念。时段可用来刻画系统在一个时间区间上的连续变化，而切变则表示事件的发生(离散变量的变化)。在单个时段上，借用连续数学(微分方程理论)推导系统的行为;而在相邻时段间，则用时态逻辑中切变算子的规则，推导系统行为的转化。逻辑型计算模型中的时段演算，已引起该领域同行的广泛重视。该演算是由周巢尘，C.A.R.H(班re和A.P.Ravll所建立。 程序设计型混合计算模型是将传统的程序设计语言加以推广以容纳连续变量。推广后的程序语言可用来描述混合系统的行为。而其中的控制部分可逐步求精，变换成传统的可在计算机上执行的软件，从而生成数值控制系统。通信顺序进程〔SP，已推广为混合通信顺序进程。在这个程序语言中，有一种特殊的语句称为连续构件，它可表示一个具体给定初值的微分方程;而原有的通信语句可用来表达事件的起源和发生;程序语言中的顺序算子，条件算子等用来刻画连续构件和通信间的藕合关系。 自动机早已用于各种模拟计算系统，计算机本身亦可看作一个庞大的有限状态自动机:一个状态表示计算机中各存储器和寄存器一种取值，而计算机的操作导致计算机由一个状态转移至另一个状态。如果将自动机的状态看作是在一组微分方程控制下，一组连续变量的连续变化过程，则将状态的转移视作事件的驱动。这种推广后的自动机称作混合自动机，可用来描述和计算混合系统的行为。 总之，混合计算模型还在发展完善之中。
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参考词条