星期三, 一月 29, 2014

用模拟来理解混合效应模型之二:Random Intercept and slope model

在之前的这篇文章中,混合效应模型的意义已经说的比较清楚了,简言之,样本中不能穷尽总体level的变量都是随机效应。也可以这么认为,会影响目标变量,但我们不关心的解释变量都是随机效应。之前文章的随机效应只影响模型的intercept,那么也会有影响slope的随机效应。我们先来看一下这种混合效应模型的假设,再用假设来生成数据,并建模和绘图。

Yij = b0 + (b1+si)*Xij +  bi + eij 

* b0: fixed intercept
* b1: fixed slope
* X: fixed effect
* bi: random effect(influence intercept)
* eij: noise
* si: random effect(influence slope)


1 条评论:

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