在隨機影響模型中縱向數(shù)據(jù)的分析及應(yīng)用
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更多相關(guān)文章: 縱向數(shù)據(jù)分析 線性回歸模型 混合效應(yīng)模型 觀測對象 個體內(nèi) 個體間 測量誤差
【摘要】:縱向數(shù)據(jù)分析是指對已公布或者處理的數(shù)據(jù)進行多次觀察收集到的數(shù)據(jù)進行的研究分析。縱向數(shù)據(jù)分析源于參與者的反應(yīng),并對同一個體在不同情況下進行多次測量;旌闲(yīng)模型是指同時包含固定及隨機影響因子的模型。混合效應(yīng)模型對處理對象的特別變化是有幫助的。它解釋了一系列已測量的相關(guān)變量的關(guān)系。它對縱向數(shù)據(jù)分析也是極有用的,因為它容許研究者用更多可變模型去檢測結(jié)果。考慮三個不同來源的變量:個體間的互異性、個體內(nèi)的生理變化性以及測量誤差,因為縱向研究對重復測量結(jié)果的相關(guān)性有所影響?v向數(shù)據(jù)研究的最終目的是檢測對象在不同的時間如何變化并且解釋由哪些因素決定。
【關(guān)鍵詞】:縱向數(shù)據(jù)分析 線性回歸模型 混合效應(yīng)模型 觀測對象 個體內(nèi) 個體間 測量誤差
【學位授予單位】:華中師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2014
【分類號】:C81
【目錄】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 1 An Introduction to Longitudinal Studies9-16
- 1.1 Introduction9
- 1.2 Definition9
- 1.3 Longitudinal Versus Cross-sectional Designs9-10
- 1.4 Objectives of Longitudinal Studies10-11
- 1.5 Terminology11
- 1.6 Notation11-14
- 1.7 Correlation among Longitudinal Data14-15
- 1.8 Missing Data15-16
- 2 Linear Models for Longitudinal Data16-26
- 2.1 Introduction16
- 2.2 Linear Regression Model16-17
- 2.3 Multivariate Normal Distribution17-19
- 2.4 Repeated Measures Analysis by(ANOVA)19-20
- 2.5 Repeated Measures Analysis by(MANOVA)20-21
- 2.6 Estimating Maximum Likelihood21-24
- 2.6.1 Maximum Likelihood of Independent Observation21-22
- 2.6.2 Maximum Likelihood of Correlated Observation22-24
- 2.7 Statistical Inference(Maximum Likelihood)24-25
- 2.8 Information Criteria25-26
- 3 Linear Mixed Effect Model26-38
- 3.1 Introduction26-27
- 3.2 Fixed-Effect Model27
- 3.3 Linear Mixed Effect Model27-28
- 3.4 Random Effect Covariance Structure28-29
- 3.5 Two-stage Random Effect29-31
- 3.5.1 Stage 129-30
- 3.5.2 Stage 230-31
- 3.6 Random Intercept Mixed Effect31-32
- 3.7 Random Intercept and Slope32-35
- 3.8 Generalized Linear Mixed Effect Model35
- 3.9 Prediction of Random Effect35-37
- 3.10 Residual Analysis and Diagnostics37-38
- 4 Applications of Analysis38-53
- 4.1 Description of the Data38
- 4.2 Discussion of the Result38-51
- 4.3 Conclusions51-53
- Acknowledgements53-54
- Dedication54-55
- Bibliography55-56
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,本文編號:767948
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