在随机影响模型中纵向数据的分析及应用

发布时间：2017-08-31 21:14

  本文关键词：在随机影响模型中纵向数据的分析及应用

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【摘要】：纵向数据分析是指对已公布或者处理的数据进行多次观察收集到的数据进行的研究分析。纵向数据分析源于参与者的反应,并对同一个体在不同情况下进行多次测量。混合效应模型是指同时包含固定及随机影响因子的模型。混合效应模型对处理对象的特别变化是有帮助的。它解释了一系列已测量的相关变量的关系。它对纵向数据分析也是极有用的,因为它容许研究者用更多可变模型去检测结果。考虑三个不同来源的变量：个体间的互异性、个体内的生理变化性以及测量误差,因为纵向研究对重复测量结果的相关性有所影响。纵向数据研究的最终目的是检测对象在不同的时间如何变化并且解释由哪些因素决定。
【关键词】：纵向数据分析 线性回归模型 混合效应模型 观测对象 个体内 个体间 测量误差
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：C81
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 An Introduction to Longitudinal Studies9-16
• 1.1 Introduction9
• 1.2 Definition9
• 1.3 Longitudinal Versus Cross-sectional Designs9-10
• 1.4 Objectives of Longitudinal Studies10-11
• 1.5 Terminology11
• 1.6 Notation11-14
• 1.7 Correlation among Longitudinal Data14-15
• 1.8 Missing Data15-16
• 2 Linear Models for Longitudinal Data16-26
• 2.1 Introduction16
• 2.2 Linear Regression Model16-17
• 2.3 Multivariate Normal Distribution17-19
• 2.4 Repeated Measures Analysis by(ANOVA)19-20
• 2.5 Repeated Measures Analysis by(MANOVA)20-21
• 2.6 Estimating Maximum Likelihood21-24
• 2.6.1 Maximum Likelihood of Independent Observation21-22
• 2.6.2 Maximum Likelihood of Correlated Observation22-24
• 2.7 Statistical Inference(Maximum Likelihood)24-25
• 2.8 Information Criteria25-26
• 3 Linear Mixed Effect Model26-38
• 3.1 Introduction26-27
• 3.2 Fixed-Effect Model27
• 3.3 Linear Mixed Effect Model27-28
• 3.4 Random Effect Covariance Structure28-29
• 3.5 Two-stage Random Effect29-31
• 3.5.1 Stage 129-30
• 3.5.2 Stage 230-31
• 3.6 Random Intercept Mixed Effect31-32
• 3.7 Random Intercept and Slope32-35
• 3.8 Generalized Linear Mixed Effect Model35
• 3.9 Prediction of Random Effect35-37
• 3.10 Residual Analysis and Diagnostics37-38
• 4 Applications of Analysis38-53
• 4.1 Description of the Data38
• 4.2 Discussion of the Result38-51
• 4.3 Conclusions51-53
• Acknowledgements53-54
• Dedication54-55
• Bibliography55-56

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本文编号：767948