我正在处理包含多个缺失值的数据集。我使用了线性混合模型，并预测了“蓝色”值，然后我想创建一
我最近遇到过这篇文章：<a href="http://varianceexplained.org/statistics/interpreting-pvalue-histogram/" rel="nofollow noreferre
使用 <code>lmerTest::lmer()</code> 对重复测量数据执行线性回归后，我想针对多重比较进行调整。<br/>
我运行
我确实有一个复杂的线性混合效应模型。
<pre><code>model_lme = MixedLM.from_formula("Ratings ~ LCDev455*ST0LT1*Tar
我有两个模型：
model1 = y~ a+b*c+ 1|d
model2 = y~a*e+c+1|d
我想比较他们的表现。
<code>anova(
我使用 <code>lmer</code> 中 <code>lme4</code> 包的 <code>R</code> 拟合混合模型。使用 <code>lmerTest::anova</code> 我可
我想使用一些选择标准来比较两个模型。但是，与 BIC 和 CAIC 的结果相比，我使用 AICC 得到了不同的结果
使用 <code><div class="department-menu">
<div class="row">
<div class="col-8">
&l
如何解释除 <code>t-test</code> 之外的统计检验中的成对观察？下面我将讨论两个示例，其中我尝试使用混
这是我的数据：
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>subject arm treat bline change
'subject1' '
我正在为具有 4 个级别的预测变量 <code>root.type</code> 上的单个响应变量运行线性混合模型；当我运行模
我需要进行线性混合模型模拟以获得不同样本量的功效。
我的模型是：
评分 = y
固定效
我使用 lmerTest 运行了一个混合模型，我需要一个事后测试。
以下是模型，每次都试一试。然后，
