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线性混合效应模型采用R.A逐步法。 (英语) Zbl 1275.62053号

统计中的Springer文本纽约州纽约市:施普林格出版社(ISBN 978-1-4614-3899-1/hbk;978-1-4624-3900-4/电子书)。xxxii,542页。(2013).
本教材是对层次结构数据集分析中广泛使用的建模工具的逐步增量描述。它是来自不同研究领域的概念和示例的平衡集合,不仅表明了LMM的多种潜在应用,而且强调了理论和所选软件(R,即LMM包nlme和lme4.0)的特点。这本书分为四个部分。
第一部分是引言,共分三章,包括对数据集的描述,强调了分析中的困难,这些困难可以通过LMM的特性来解决。第三章,数据探索,提供了有用的可视化技术,并向用户介绍R环境。
第二部分,独立观测的线性模型,涵盖第4章至第9章,介绍了具有同质和异质方差的线性模型以及使用R中的lm()和gls()函数的示例。第三部分描述了相关数据的线性固定效应模型。详细介绍了模型规范、估计和诊断以及均值-方差模型。
本书关于线性混合效应模型的第四部分也是最广泛的部分,从理论概念的描述开始。接下来,在第14章中,使用实际数据集详细介绍了lme()函数,以说明产生信息性结果所需的步骤以及用户指定和拟合线性混合效应模型的方式。第15章专门讨论lmer()函数以及具有交叉和嵌套随机效应的模型的描述。在对概念和基于它们的R函数进行详细描述之后,接下来是一组新的示例,这些示例模拟了视觉敏锐度(第16章)、肌肉纤维特定力(第17章)、数学成就分数(第18章)和成就目标分数(第19章)的提高。本书最后回顾了线性混合效应模型的R工具的扩展,在第20章中简要介绍。除了大量的理论和示例,以及对R中LMM的最新描述之外,作者还开发了包含数据集和呈现R代码的R包nlmeU,使本书成为其领域的里程碑。

MSC公司:

62J05型 线性回归;混合模型
62-04 统计相关问题的软件、源代码等
62A09号 统计学中的图形方法
62-01 与统计有关的介绍性说明(教科书、辅导论文等)
62-07 数据分析(统计)(MSC2010)
62-02 与统计有关的研究展览(专著、调查文章)
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全文: 内政部