R による階層モデルと混合効果モデル

このコースでは、まず線形回帰における傾きと切片を復習し、その後にランダム効果へと進みます。ランダム効果とは何か、そしてそれを使ってデータをどのようにモデル化するかを学びます。次に、線形混合効果回帰を扱います。これらの強力なモデルにより、標準的な線形回帰よりも複雑な構造をもつデータを探索できるようになります。続いて、一般化線形混合効果回帰を学びます。一般化線形混合効果モデルを使うと、二項応答やカウントデータなど、より幅広い種類のデータをモデル化できます。最後に、繰り返し測定データの解析を、混合効果モデリングの特別なケースとして取り上げます。これは、被験者を時間を追って追跡し、一定間隔で測定値を収集する場合に現れるデータです。コース全体を通して、実データを用いながら混合効果モデルで興味深い問いに答えていきます。