重复测量资料在临床数据中非常普遍，常用重复测量的方差分析进行统计分析，但是经常面临的问题有：①临床资料又常常含有缺失值，例如采用某新药治疗疾病，分别在治疗前，治疗后1月，治疗后3月测量Y指标，但由于病人依从性等原因，导致治疗3月后缺失几例数据。②Y不满足正态性、方差齐性，且样本量不是很大。怎么办？推荐分析神器之一：混合效应模型。本文结合文献，分享基于R语言实现混合效应分析的方法，主要采用nlme包
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2024-06-06 15:01:37
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回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），或称多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学
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2023-12-09 21:56:15
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逻辑斯蒂回归模型（对数几率回归 Logisitic Regression）未完待续！！！1.模型介绍Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 具有简单、可并行化、可解释强等优点。逻辑回归由于存在易于实现、解释性好以及容易扩展等优点，被广泛应用于点击率预估（CTR）、计算广告（CA）以及推荐系统（RS）等任务
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2024-02-29 22:42:02
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好多同学咨询我混合效应模型，有些问题自己需要讲很多遍，想想就再开一贴，争取这一篇文章给大家写清楚。混合效应模型名字很多，Hierarchical Modeling, also known as Mixed Effects Modeling，有叫分层模型的，分层回归的，随机模型的等等，你要知道它都是指的是一个东西。这个东西就是用来分析嵌套数据的！---------nested
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2024-05-13 14:31:44
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1.概念1.1一般线性模型一般线性模型(the General Linear Model, GLM)中只含有固定效应因子(Fix effectfactor，可以使用逐步回归(Stepwise Regression)等方法来帮助确定模型。然后还可以使用GLM模型来预测新观测数据的值、标识预测值的组合(这些值可以用来一起优化一个或多个拟合值)，以及创建曲面图、等值线图和因子图。GLM使用的是最小二乘(
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2023-12-10 07:53:52
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线性模型线性模型是一类统计模型的总称，它包括了线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型和线性混合效应模型（或称方差分量模型）等。许多生物、医学、经济、管理、地质、气象、农业、工业、工程技术等领域的现象都可以用线性模型来近似描述。因此线性模型成为现代统计学中应用最为广泛的模型之一。这里将简单介绍线性模型的基本理论和方法以及实际应用。1. 线性回归模型线性回归模型是最常见的一类线性模型，它的数学基础
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2024-01-31 10:05:06
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期望最大化(EM)算法1.前言 概率模型有时候既含有观测变量，又含有隐变量。只含有观测变量的情况下，直接对观测值进行极大似然估计便能够求出参数；比如抛一枚不均匀硬币n次，极大似然估计能够求解出正反面分别出现的概率。在含有隐变量的情况下，无法通过极大似然估计求得；比如手中有三枚不均匀硬币，先从中选取一枚硬币，然后再抛，得到的正反面为观测值；如果直接用极大似然估计，无法体现选择硬币的过程，错误地将三枚
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2024-04-18 05:48:44
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目录1 固定效应模型概念（Fixed Effects Model）1.1 stata命令1.1.1 LSDV法（Least squares dummy variable）1.1.2 固定效应模型（Fixed Effects Model）1.1.3 命令比较(reg、xtreg、areg、reghdfe)1.2 固定效应模型选择——F检验 1.2
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2023-08-20 20:59:34
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# 混合效应模型在Python中的应用
混合效应模型（Mixed Effects Model）是一种广泛应用于统计学和数据分析的工具，尤其适用于处理层次结构和相关性的数据。与传统的线性模型不同，混合效应模型能够同时考虑固定效应和随机效应，为研究者提供更为丰富的解析能力。本文将介绍混合效应模型的基本概念，并通过Python示例说明如何应用此模型处理实际数据。
## 1. 什么是混合效应模型？
1.案例背景与分析策略1.1 案例背景介绍治疗缺铁性贫血病人12例，分4组给予基础疗法和甲乙两种药物治疗，一个月后观察红细胞增加数（百万/mm），试分析甲乙用药对治疗效果的影响。数据上传SPSSAU后，在 “我的数据”中查看浏览原始数据，部分数据如下：图1 “我的数据”查看浏览数据集1.2 明确目的与分析策略两个因素分别为甲用药、乙用药，均为0-1数据编码，1表示用药，0表示不用药。两因素各2水平
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2024-05-28 13:01:23
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回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），即多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学研
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2023-12-06 11:21:09
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第4章 训练模型写在前面参考书《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》工具python3.5.1，Jupyter Notebook, Pycharm线性回归算法比较算法m很大是否支持核外n很大超参数是否需要缩放sklearn标准方程快否慢0否LinearRegression批量梯度下降慢否快2是n/a随机梯度下降快是快≥2是SGDRegressor小批量梯度下降快是快
# 多层混合效应模型与Python应用
## 什么是多层混合效应模型？
多层混合效应模型（Multilevel Mixed Effects Model），又称为层次线性模型或随机效应模型，广泛应用于具有层次结构或聚类数据的研究中。这种模型考虑了组内和组间的差异，能够有效地处理数据的相关性问题。在教育、心理学、医学等领域，该模型帮助研究者分析和解释复杂的数据结构。
例如，在教育研究中，学生的成
# 如何在Python中实现多层混合效应模型
多层混合效应模型（Mixed Effects Model）常用于处理具有层次结构的数据显示，例如学生成绩受学校和学生个人特征的影响。下面，我们将分步学习如何在Python中实现这一模型。
## 实现流程
我们将按照以下步骤实施混合效应模型：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2
偏执型人格障碍（paranoid personality disorder），又称妄想型人格障碍，其症状常表现为：对别人的回绝、不信任、厌恶过度敏感，而且很容易怀疑别人对自己有这些反面情绪。别人无意中的一举一动也可能被患者视为对其的敌意或阴谋。无理由的怀疑其伴侣在性关系或其他各方面有过不忠行为；顽固地认为其个人权益正受到侵害。患者常常极度自以为是，并且完全以自我为中心，同时患有妄想症和注意力失调过
在实际的生产当中会积累很多的业务数据，很多时候数据的质量变得很重要，现在已经有很多数据质控的算法陆续应用了起来，但是大都是基于业务知识与数据分析技术来实现的，难以独立应用，今天想从单一数学的角度来尝试一下数据拟合相关的东西，在数据质控领域内，连续时刻的数据会形成一条曲线，做质控往往和数据曲线拟合密不可分，我们已经尝试过多种的数据曲线拟合方法，可
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2023-11-26 10:32:35
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# Python实现混合效应逻辑回归
混合效应逻辑回归（Mixed-Effects Logistic Regression）是一类用于分析具有层次结构的数据模型，尤其适用于处理“群体间”和“个体间”变异性的问题。特别是在医学、心理学和社会科学中，很多数据都有这样的特性。它允许我们同时考虑固定效应（所有个体共有的效应）和随机效应（个体特有的效应）。本文将介绍如何在Python中实现混合效应逻辑回归
原创
2024-10-12 03:55:28
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# R语言混合效应模型代码实现
## 1. 流程图
```mermaid
classDiagram
class 数据准备{
- 读取数据
- 处理数据
}
class 模型拟合{
- 定义模型
- 拟合模型
}
class 结果展示{
- 查看结果
}
数据准
原创
2024-03-12 05:31:25
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MATLAB课件6.5线性化模型分析6.5 仿真系统的线性化模型 主要内容概述 一般的非线性系统分析中，常需要在平衡点处求系统的线性化模型。 利用Simulink提供的基本函数，可对非线性系统进行线性化处理。 用数学方法描述，平衡点是系统状态导数为零的点。 1. 系统平衡点的确定 在大多数的系统设计中，设计者都需要进行稳定性分析，因为绝大多数的系统在运行之中，都需要按照某种方式收敛到指定的平衡点处
高斯混合模型R代码关于本文的说明原文链接如下一些关键的公式12R代码(分段注解)完整代码如下后记 关于本文的说明作为一个基础很差的小白，主要参考了几位大神的博客，将matlab代码改成了R代码，算是记录一下我的学习。本文没有获得原作者授权，仅作为学习分享的心得。原文链接如下http://blog.pluskid.org/?p=39https://blog.csdn.net/haoxiaodao/
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2024-09-02 12:09:09
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