Linear Mixed Models in Practice pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Verbeke, Geert; Verbeke, Geert; Molenberghs, Geert

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:1997-01-15

价格:USD 64.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780387982229

丛书系列:

图书标签:

• 线性混合模型
• 多层模型
• 纵向数据分析
• 统计建模
• R语言
• 数据分析
• 生物统计
• 医学统计
• 教育统计
• 心理统计

《线性混合模型在实践》一书，旨在为读者提供一个全面深入的理解和应用线性混合模型的实践指南。本书并非理论推导的堆砌，而是聚焦于模型在实际科研和数据分析中所扮演的关键角色，以及如何有效地将其转化为解决实际问题的有力工具。 本书从最基础的概念入手，逐步引导读者理解线性混合模型的构成要素。我们将清晰地阐述，为何在许多真实世界的数据场景下，传统的线性模型（如普通最小二乘法）会显得力不从心。其核心原因在于，真实世界的数据往往具有层级结构、重复测量或分组效应，这些结构化的依赖关系会对数据点之间的独立性假设构成挑战。线性混合模型正是为了解决这一难题而生，它通过引入随机效应，能够巧妙地捕捉并量化这些潜在的依赖关系，从而提供更准确、更稳健的统计推断。 在介绍完基本概念后，本书将深入探讨线性混合模型的两大组成部分：固定效应和随机效应。我们将详细解释固定效应如何用于建模可控的、感兴趣的效应，例如处理效应、时间效应、性别效应等，以及它们如何解释观察到的均值差异。与此同时，本书将花费大量篇幅阐述随机效应的精髓。随机效应不仅能够解释数据中的变异性，更重要的是，它们能够捕捉那些我们不直接感兴趣，但却普遍存在于数据集中的随机因素。例如，在医学研究中，不同研究中心或不同病人的固有差异；在教育研究中，不同班级或不同学校的学生表现差异；在农业试验中，不同地块或不同批次的作物生长差异。我们将详细介绍如何选择合适的随机效应结构（例如，随机截距、随机斜率、嵌套或交叉效应），并讨论不同结构对模型拟合和结果解释的影响。 模型构建是本书的核心实践部分。我们将逐步带领读者完成从数据准备到模型选择，再到模型拟合的全过程。这包括： 数据准备与理解： 在应用任何模型之前，充分理解数据的结构至关重要。本书将强调如何识别数据中的层级关系、重复测量模式，以及是否存在分组效应。我们会提供实际案例，展示如何将原始数据重塑成适合线性混合模型分析的格式。 模型选择与识别： 面对不同类型的数据和研究问题，选择恰当的模型是成功的关键。本书将指导读者如何根据数据特性和研究目标，逐步构建模型。我们会讨论从简单模型（如仅包含随机截距的模型）到复杂模型（如包含随机斜率、嵌套或交叉随机效应的模型）的选择策略。例如，在重复测量设计中，我们将讨论何时需要引入随机斜率来捕捉个体随时间变化的异质性。 模型拟合与评估： 一旦模型结构确定，我们将介绍常用的统计软件（如R、SAS、Stata等）中实现线性混合模型拟合的命令和函数。本书将重点关注模型拟合的细节，包括如何处理缺失数据、如何选择合适的估计方法（如最大似然法ML、限制性最大似然法REML），以及它们之间的区别和适用场景。同时，我们将强调模型诊断的重要性，包括残差分析、随机效应的诊断以及模型拟合优度指标的解读，确保模型的有效性和可靠性。 模型推断与解释： 模型拟合完成之后，如何正确地解释模型结果是读者最关心的问题之一。本书将详细阐述如何从模型输出中提取有意义的信息，例如固定效应的估计值、标准误、置信区间和p值，以及如何解读这些统计量以回答研究问题。我们还将讨论如何解释随机效应的方差分量，以及它们如何量化不同来源的变异性。 本书特别注重实际应用场景的涵盖，通过大量的真实世界案例来 ilustrar 线性混合模型的强大能力。这些案例将涵盖多个学科领域，包括但不限于： 生物医学研究： 例如，分析多中心临床试验数据，考虑病人间的随机效应和访视间的重复测量效应；分析纵向队列研究数据，探讨不同治疗方案对疾病进展的影响，同时控制个体基线差异和随时间变化的效应。 教育学研究： 例如，分析学生在不同学校、不同班级中的学习成绩，考虑学校、班级和学生之间的层级关系；分析学生在多个时间点的学习进步情况，捕捉学生个体学习速度的差异。 社会科学研究： 例如，分析跨国调查数据，考虑国家层面的随机效应和个体层面的重复测量；分析家庭内部成员的调查数据，考虑家庭成员间的相关性。 生态学与环境科学： 例如，分析不同地点、不同时间点采集的环境样本数据，考虑地点和时间的空间-时间相关性；分析重复监测的物种数量数据，考虑不同监测点位的随机效应。 工业与工程： 例如，分析产品在不同生产线、不同批次下的质量控制数据，考虑生产线和批次的随机效应；分析设备在多次运行中的性能数据，捕捉设备自身的性能波动。 除了上述核心内容，本书还将探讨一些进阶主题，以满足读者进一步深入学习的需求： 广义线性混合模型（GLMM）： 针对非正态分布的响应变量（如二项分布、泊松分布），我们将介绍如何扩展线性混合模型至广义线性混合模型，处理更广泛的数据类型。 时间序列与空间线性混合模型： 对于具有显著时间或空间依赖性的数据，我们将介绍如何将线性混合模型与时间序列或空间统计方法相结合，以更有效地建模这些依赖关系。 模型比较与选择： 在存在多个候选模型的情况下，本书将介绍如何使用信息准则（如AIC、BIC）和其他模型比较方法，客观地选择最优模型。 贝叶斯线性混合模型： 对于对模型推断有更灵活需求的研究者，我们将简要介绍贝叶斯框架下的线性混合模型及其优势。 本书的编写风格力求清晰易懂，避免过多的抽象理论，而是强调概念的直观理解和方法的实际操作。每一章节都将包含详细的步骤说明、代码示例和结果解读，帮助读者在实践中巩固所学知识。我们相信，通过本书的学习，读者将能够自信地掌握线性混合模型的强大功能，并将其娴熟地应用于自己的研究和数据分析项目中，从而获得更深入、更可靠的结论。本书的目标是成为您手中解决复杂数据问题不可或缺的实用指南。

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