R'da Hiyerarşik ve Karma Etkili Modeller

Bu bölüm, doğrusal karma etkili modellere bir giriş sunar. Farklı rastgele etki türlerini ele alır, doğrusal karma etkili modellerin sonuçlarını nasıl yorumlayacağını açıklar ve Maryland suç verilerini kullanarak karma etkili modellerle istatistiksel çıkarım için farklı yöntemleri gözden geçirir.

Bu bölüm, doğrusal karma etkili modelleri genelleştirerek normal olmayan hata terimlerini de içeren genelleştirilmiş doğrusal karma etkili modellere genişletir. Modele normal olmayan bir hata terimi ekleyerek, doğrusal olmayan yanıtları olan daha fazla veri türünü modelleyebilirsin. Genelleştirilmiş doğrusal modellere kısa bir göz attıktan sonra, bölüm karma etkili modeller bağlamında binom verileri ve sayım verilerini inceler.

Bu bölüm, yinelenen ölçümler analizinin karma etkili modellemenin özel bir durumu olduğunu gösterir. Bölüm, eşleştirilmiş t-testleri ve yinelenen ölçümler ANOVA'sını gözden geçirerek başlar. Sonraki adımda, uyku çalışması verilerini incelemek için doğrusal bir karma etkili model kullanılır. Son olarak, zaman içinde New York eyaletine ait nefret suçu verilerini incelemek için genelleştirilmiş doğrusal bir karma etkili model kullanılır.