Ten kurs uczy, jak analizować liniowe modele mieszane przy użyciu procedury MIXED. Uwzględniono także krótkie wprowadzenie do analizy uogólnionych liniowych modeli mieszanych przy użyciu procedury GLIMMIX.
Naucz się
- analizować dane (w tym dane binarne) z efektami losowymi
- dopasowywać losowe modele współczynników i hierarchiczne modele liniowe
- analizować dane z powtarzanych pomiarów
- uzyskiwać i interpretować najlepsze liniowe prognozy
- rozwiązywać problemy z konwergencją.
Kto powinien uczestniczyć
Statystycy, doświadczeni analitycy danych i badacze z solidną wiedzą statystyczną
Przed przystąpieniem do tego kursu uczestnik powinien
- umieć tworzyć i zarządzać danymi SAS
- mieć doświadczenie w przeprowadzaniu analizy wariancji za pomocą procedury GLM w SAS/STAT
- ukończyć kurs Statystyka 2: analiza wariancji i regresja lub dysponować przedstawianą na nim wiedzą
- rozumieć uogólnione modele liniowe i ich analizę.
Wiedza o mieszanych modelach i znajomość algebry macierzy ułatwi zrozumienie materiału. Zalecane jest również doświadczenie w manipulowaniu zbiorami SAS i tworzeniu wykresów przy użyciu procedur graficznych SAS.
To szkolenie wykorzystuje oprogramowanie SAS/STAT
Wstęp do modeli mieszanych- identyfikacja efektów stałych i losowych
- opisywanie równań i założeń liniowego modelu mieszanego
- dopasowanie liniowego modelu mieszanego do eksperymentu z losowymi blokami przy użyciu procedury MIXED
- zapisywanie instrukcji CONTRAST i ESTIMATE w celu wykonania niestandardowych testów hipotez
Przykłady modeli mieszanych w niektórych zaprojektowanych eksperymentach- dopasowanie liniowego modelu mieszanego dla dwukierunkowych modeli mieszanych
- dopasowanie liniowego modelu mieszanego dla zagnieżdżonych modeli mieszanych
- dopasowanie liniowego modelu mieszanego dla projektów z podziałem
- dopasowanie liniowego modelu mieszanego dla projektów crossover
Przykłady modeli mieszanych z współzmiennymi- dopasowanie analizy modeli kowariancji z efektami losowymi
- przeprowadzanie analizy regresji losowych współczynników
- przeprowadzanie hierarchicznego modelowania liniowego
BLUP (Best Linear Unbiased Prediction)- wyjaśnienie pojęć BLUP i EBLUP
- generowanie oszacowań parametrów związanych ze stałymi efektami i efektami losowymi
- wyjaśnienie różnic między LSMEANS i EBLUP
- obliczanie LSMEANS i EBLUP z użyciem procedury MIXED
Analiza powtarzanych pomiarów- omawianie zagadnień związanych z analizą powtarzanych pomiarów, w tym modelowanie struktury kowariancji
- analizowanie danych powtarzanych pomiarów z wykorzystaniem czteroetapowego procesu z procedurą MIXED
Diagnostyka i rozwiązywanie problemów reszt w modelach mieszanych- wykonywanie diagnostyki resztkowej i wpływu dla liniowych modeli mieszanych
- rozwiązywanie problemów z konwergencją
Wprowadzenie do uogólnionych liniowych modeli mieszanych i nieliniowych modeli mieszanych- omówienie sytuacji, w których konieczna jest analiza uogólnionych liniowych modeli mieszanych i nieliniowych modeli mieszanych
- przeprowadzanie analizy uogólnionych liniowych modeli mieszanych z wykorzystaniem procedury GLIMMIX
