1) partitioned mixed-effects linear model
分块混合效应模型
1.
For a class of partitioned mixed-effects linear model, a reduced model is introduced in order to obtain the best feasible linear unbiased estimator of a sub-vector of fixed effects.
研究一类分块混合效应模型中部分固定效应向量的估计问题 ,为得到其可行的最佳线性无偏估计 ,提出了一种减约模型 ,并给出了由此减约模型得出的可行估计等于原模型下相应的最佳线性无偏估计的充分必要条件 ,并以实例说明文中结果。
2) 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 。
3) 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。
4) 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。
5) 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。
6) mixed interaction effects model of two way classification
双向分类混合交互效应模型
补充资料：固定效应模型
分子式：
CAS号：
性质：若被研究的因素是水平可以完全控制的固定因素，对其效应进行检验时，用因素效应方差直接对误差效应方差进行检验，以确定因素效应是否显著。固定效应模型所考察的因素水平，就是该因素的全部水平，所作出统计检验结论只对已试验过的因素水平有效，不能外推到该因素其他未经试验过的水平。
CAS号：
性质：若被研究的因素是水平可以完全控制的固定因素，对其效应进行检验时，用因素效应方差直接对误差效应方差进行检验，以确定因素效应是否显著。固定效应模型所考察的因素水平，就是该因素的全部水平，所作出统计检验结论只对已试验过的因素水平有效，不能外推到该因素其他未经试验过的水平。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条