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マルチレベル混合効果モデル

      

        

          

            


            
従属変数

            
* 連続

            * 2値―ロジスティックモデル

            * カウント―ポアソンモデル

            


            
モデルの種類

            
* 多層モデル

            * 階層モデル

            * 混合モデル

            * 2方向、 3方向、多方向、ランダム効果モデル

            * クロス・ランダム効果モデル

            


            
効果の種類

            
*ランダム効果

            
*ランダム切片

            *ランダム係数

            
* 固定効果

            
効果共分散構造

            
* Identity―shared variance parameter for specified effects
            with no covariances

            * Independent―unique variance parameter for each specified effect
            with no covariances

            * Exchangeable―shared variance parameter and single shared covariance
            parameter for specified effects

            * Unstructured―unique variance parameter for each specified effect
            and unique covariance parameter for each pair of effects

            * Compound―any combination of the above

            
線形モデルの残差構造モデル

            
*独立

            *交換可能

            * 自己回帰

            * 移動平均

            * 非構造化

          
          

            
推定

            
*　最尤法 (ML) 

            * 　拘束条件付き最尤法 (REML)

            
その他

            
* Factor notation for specifying effects 

            * Allow unbalanced designs and unbalanced panels 

            * EM method starting values 

            * Factor variables

            


            
予測

            
* Predicted outcomes with and without effects 

            * Predicted effects 

            * Pearson, deviance, and Anscombe residuals for binary and count
            outcomes 

            * Continuous outcomes

            
* Best linear unbiased predictions (BLUPs) of any or all effects


            * BLUPs of fitted values 

            * Standard errors of BLUPs 

            * Residuals and standardized residuals

            


            


            
事後推定分析

            
* Linear and nonlinear combinations of coefficients with SEs
            and CIs 

            * Wald tests of linear and nonlinear constraints 

            * Likelihood-ratio tests 

            * Linear and nonlinear predictions 

            * Summarize the composition of nested groups 

            * Adjusted predictions 

            * Information criteria―AIC and BIC 

            * Predictive margins, marginal means, average marginal effects


            * Hausman tests 

          
        
      

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