Mixed Effects Model
A mixed effects model (or linear mixed model) extends ordinary regression by including both fixed effects — population-level parameters shared by all observations — and random effects that capture subject-, group-, or cluster-level variability. It is the standard tool for repeated-measures, longitudinal, and multilevel data where observations within the same unit are correlated.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Laird, N. M., & Ware, J. H. (1982). Random-effects models for longitudinal data. Biometrics, 38(4), 963–974. · DOI 10.2307/2529876
- Pinheiro, J. C., & Bates, D. M. (2000). Mixed-Effects Models in S and S-PLUS. Springer. · ISBN 978-0387989570
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.