×
艾米·田中;Hui，Francis K.C.（弗朗西斯·K·C·休）。

线性混合模型的符号公式。 （英语） Zbl 1445.62177号

Nguyen，Hien（编辑），《统计与数据科学》。统计与数据科学研究院学报，澳大利亚墨尔本，2019年7月24日至26日，RSSDS 2019。新加坡：斯普林格。Commun公司。计算。信息科学。1150, 3-21 (2019).
摘要：统计模型是通常简化或理想化的数据生成过程的数学表示。在本文中，我们关注一种特殊类型的统计模型，称为线性混合模型（LMM），该模型广泛应用于农业、生态学、计量经济学、心理学等多个学科。混合模型，也称为多级、嵌套、层次或面板数据模型，包含固定效应和随机效应的组合，LMM是一种特殊情况。特别是随机效应的加入，使得LMM在解释数据中常见的许多类型的复杂相关结构时具有相当大的灵活性。然而，这种灵活性带来了多种方式，最终用户可以通过这些方式指定他们希望适合统计软件的LMM的精确形式。在本文中，我们回顾了LMM规范的软件设计（及其特殊情况，线性模型），特别侧重于高级符号模型公式的使用和两种流行但对比鲜明的方法R（右）-中的包lme4公司和阿斯雷姆.
关于整个系列，请参见[Zbl 1433.68029号].

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62A01型 统计学基础和哲学主题

关键词：

多层模型;层次模型;型号规格;模型公式;型号API;固定效应;随机效应

软件：

R（右）;GLIM公司;lme4公司;国家实验室;CRAN（起重机）;MINITAB公司;馅饼;数字播放器;RStan（RStan）;家谱;rstan公司;农业专家;Scikit公司;GenStat公司;家谱;欧防风;起重机原木;Statsmodels公司;Python语言;业务风险管理系统;ASReml公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Tanaka}和\textit{F.K.C.Hui}，Commun。计算。信息科学。1150年3月21日（2019年；Zbl 1445.62177）
全文： 内政部 arXiv公司

参考文献：

[1] Aitkin，M.、Dorothy，A.、Francis，B.、Hinde，J.：GLIM中的统计建模。牛津大学出版社，牛津（1989）·兹比尔0676.62001
[2] Bates，D.，Machler，M.，Bolker，B.，Walker，S.：使用lme4拟合线性混合效应模型。J.Stat.软件。67(1) (2015). https://doi.org/10.18637/jss.v067.i01 ·doi:10.18637/jss.v067.i01
[3] Buitink，L.等人：机器学习软件的API设计：来自scikit-learn项目的经验。摘自：ECML PKDD研讨会：数据挖掘和机器学习语言，第108-122页（2013）
[4] Butler，D.G.，Cullis，B.R.，Gilmour，A.R.，Gogel，B.J.：语言环境的混合模型ASReml-R参考手册（2009）
[5] Butler，D.G.，Gogel，B.J.，Cullis，B.R.，Thompson，R.：从ASReml-R版本3导航到版本4（2018）
[6] Bürkner，P.-C.：brms：使用Stan的贝叶斯多级模型的R包。J.统计软件。80(1), 1-28 (2017) ·doi:10.18637/jss.v080.2001
[7] Bürkner，P.-C.：使用R包brms的高级贝叶斯多级建模。R J.10（1），395-411（2018）。https://doi.org/10.32614/RJ-2018-017 ·doi:10&issue=1&pages=395-411&publication_year=2018&doi=10.32614/RJ-2018-017
[8] CAIGE:CAIGE项目（2016年）。http://www.caigeproject.org.au
[9] Chambers，J.M.，Hastie，T.：S.Wadsworth&Brooks/Cole计算机科学系列中的统计模型。Wadsworth&Brooks/Cole Advanced Books&Software（1992）。国际标准图书编号9780534167646。http://books.google.fr/books？id=uyfvAAAAMAAJ ·Zbl 0776.62007号
[10] 克劳德，M.，汉德，D.：重复测量分析。查普曼和霍尔，伦敦（1990年）。http://www.python.org（英文） ·Zbl 0745.62064号
[11] Cárdi，G.：cranlogs：从“RStudio”“CRAN”镜像下载日志（2019年）。https://CRAN.R-project.org/package=cranlogs。R包版本2.1.1
[12] Cullis，B.R.，Smith，A.B.，Coombes，N.E.：关于具有相关数据的早代品种试验的设计。《农业杂志》。生物与环境。《统计》第11（4）卷，第381-393页（2006年）。https://doi.org/10.1198/108571106X154443。国际标准刊号1085-7117·doi:10.1198/108571106X154443
[13] Gilmour，A.R.，Cullis，B.R.，Verbyla，A.P.：野外实验分析中自然和外来变化的解释。《农业杂志》。生物与环境。《法令》第2（3）卷，第269-293页（1997年）。https://doi.org/10.2307/1400446 ·doi:10.2307/1400446
[14] Gilmour，A.R.、Gogel，B.J.、Cullis，B.R.、Thompson，R.:ASReml用户指南3.0版（2009年）
[15] Kuhn，M.：parsnip:建模和分析功能的通用API（2018）。https://topepo.github.io/parsnip。R包版本0.0.0.9003
[16] Mrode，R.A.：动物繁殖值预测的线性模型，第3版。CABI，Wallingford（2014）。https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004。国际标准书号1780643918，9781780643915·doi:10.1017/CBO9781107415324.004
[17] Pedregosa，F.等人：Scikit-learn：Python中的机器学习。J.马赫。学习。第12号决议，2825-2830（2011年）·Zbl 1280.68189号
[18] Pinheiro，J.、Bates，D.、DebRoy，S.、Sarkar，D.、R核心团队：Nlme：线性和非线性混合效应模型（2019年）。https://CRAN.R-project.org/package=nlme。R软件包版本3.1-140
[19] R核心团队：R：统计计算的语言和环境。奥地利维也纳R统计计算基金会（2018年）。https://www.R-project.org/
[20] 莱恩，T.A.，乔纳，B.L.，莱恩，B.F.：Minitab学生手册。达克斯伯里出版社，伦敦（1976）
[21] Seabold，S.，Perktold，J.：Statsmodels：使用python进行经济计量和统计建模。In:第九届科学会议（2010年）
[22] 新泽西州史密斯等人：pydata/patsy:v0.5.1，2018年10月。https://doi.org/10.5281/zenodo.1472929 ·doi:10.5281/zenodo.1472929
[23] 斯坦开发团队：RStan：斯坦的R接口（2019年）。http://mc-stan.org/。R包版本2.19.2
[24] Van Rossum，G.，Drake Jr，F.L.：Python教程。荷兰阿姆斯特丹信息中心（1995年）。http://www.python.org（英文）
[25] Vazquez，A.I.，Bates，D.M.，Rosa，G.J.M.，Gianola，D.，Weigel，K.A.：技术说明：动物育种中拟合广义线性混合模型的R包。J.阿尼姆。科学。88497-504（2010年）·doi:10.2527/jas.2009-1952
[26] VSN International:Genstat for Windows第19版。VSN International，英国Hemel Hempstead（2017）。Genstat.co.uk网站
[27] Welham，S.J.、Gezan，S.A.、Clark，S.J、Mead，A.：生物学中的统计方法：实验和回归的设计与分析。查普曼和霍尔，伦敦（2015）
[28] Wickham，H.、Fran _ ois，R.、Henry，L.、MÃijller，K.：dplyr:数据操作语法（2019）。https://CRAN.R-project.org/package=dplyr。R包版本0.8.3
[29] Wilkinson，G.N.，Rogers，C.E.：方差分析的因子模型的符号描述。J.罗伊。Stat.Soc.：序列号。C（Appl.Stat.）22（3），392-399（1973）
[30] Wright，K.：农业数据集（2018）。https://CRAN.R-project.org/package=agridat。R包版本1.16
[31] 谢，Y·doi:10.1201/9781138359444
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。