or
Toto cvičení je součástí kurzu
První kapitola ukazuje, kdy se smíšený model hodí, a popisuje jednotlivé části regrese. Zároveň prozkoumáme dataset výsledků studentských testů s vnořenou strukturou, na němž si smíšené efekty názorně ukážeme.
Tato kapitola slouží jako úvod do lineárních smíšených modelů. Probírá různé typy náhodných efektů, vysvětluje, jak interpretovat výstupy lineárních smíšených modelů, a ukazuje různé metody statistické inference – vše na datech o kriminalitě z Marylandu.
Tato kapitola rozšiřuje lineární smíšené modely o nenormální chybové členy pomocí zobecněných lineárních smíšených modelů. Díky zahrnutí nenormálního chybového členu dokážeš modelovat rozmanitější typy dat s nelineárními odezvami. Po stručném opakování zobecněných lineárních modelů se zaměříme na binomická data a četnostní data v kontextu smíšených modelů.
Tato kapitola ukazuje, že analýza opakovaných měření je speciálním případem smíšeného modelování. Začneme opakováním párového t-testu a ANOVA pro opakovaná měření. Poté použijeme lineární smíšený model k analýze dat ze studie spánku. Na závěr aplikujeme zobecněný lineární smíšený model na data o trestných činech z nenávisti ve státě New York v průběhu času.
Aktuální cvičení