如何理解混合线性模型

混合线性模型是一种方差分量模型。在方差分量模型中,把既含有固定效应,又含有随机效应的模型,称为混合线性模型。混合线性模型比较突出的特点是可以非常优秀的处理缺失值,相对于传统的方差分析,它有更广泛的使用范围,也更优秀。

混合线性模型被广泛应用于物理、生物和社会科学,尤其是一些重复测量的数据及面板数据。这种模型充分考虑到数据聚集性的问题,可以在数据存在聚集性的时候对影响因素进行正确的估计和假设检验。不仅如此,它还可以对变异的影响因素加以分析,即哪些因素导致了数据间聚集性的出现,哪些又会导致个体间变异增大。由于该模型成功地解决了长期困扰统计学界的数据聚集性问题,20年来已经得到了飞速的发展,也成为SPSS等权威统计软件的标准统计分析方法之一。

     

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