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混合线性模型的应用 介绍混合线性模型的结构，固定效应项和随机效应的 含义。对具有内部相关性的资料，宜选用混合线性模 型进行配合。方法：用一个具有聚集性结构的例子和 一个重复测量的例子说明混合线性模型的方法和步 骤。 结构 ：分析了资料的层析结构，识别不同层次上的 协变量，讨论了模型中固定效应矩阵和随机效应矩阵 的结构，使模型参数估计值更易于理解和解释。由于 混合线性模型克服了一般线性模型对反应变量必须具 有独立和等方差的要求，从而扩大了线性模型的应用 范围。对于具有聚集性质的资料及重复测量资料具有 很好的拟合效果。 结论 这一模型计算较复杂，应用 SAS/STAT软件 包中的proc mixed 过程能很好的解决 计算问题。 线性模型：独立正态等方差 混合线性模型保留了传统模型的假定条件1,但对2 、3 不作要求，从而扩大了传统线性模型的适用 范围。 在传统线性模型中。假定自变量X是没有随机误 差的，即对Y的作用效应是固定的。1混合线性模型的结构 为了减少混合线性模型中方差协方差矩阵的参数 的个数，统计学家提供了一些方差协方差矩阵的 系统结构模式供实际工作应用。常见的几种协方 差结构有
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