混合线性效应模型讲课稿
混合线性效应模型讲课稿PPT共50页
11、不为五斗米折腰。 12、芳菊开林耀，青松冠岩列。怀此 贞秀姿 ，卓为 霜下杰 。
13、归去来兮，田蜀将芜胡不归。 14、酒能祛百虑，菊为制颓龄。 15、春蚕收长丝，秋熟靡王税。
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26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
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27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
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28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
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29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
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30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
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混合线性模型
混合线性模型混合线性模型是一种方差分量模型。
在方差分量模型中，把既含有固定效应，又含有随机效应的模型，称为混合线性模型。
混合线性模型是20世纪80年代初针对统计资料的非独立性而发展起来的。
由于该模型的理论起源较多，根据所从事的领域、模型用途，又可称为多水平模型(Multilevel，MLM)、随机系数模型(Random Coefficients，RCM)、等级线性模型(Hierarchical Linear，HLM)等。
甚至和广义估计方程也有很大的交叉。
这种模型充分考虑到数据聚集性的问题，可以在数据存在聚集性的时候对影响因素进行正确的估计和假设检验。
不仅如此，它还可以对变异的影响因素加以分析，即哪些因素导致了数据间聚集性的出现，哪些又会导致个体间变异增大。
由于该模型成功地解决了长期困扰统计学界的数据聚集性问题，20年来已经得到了飞速的发展，也成为SPSS等权威统计软件的标准统计分析方法之一。
在传统的线性模型(y=xb+e)中，除X与Y之间的线性关系外，对反应变量Y还有三个假定：①正态性，即Y来自正态分布总体；②独立性，Y的不同观察值之间的相关系数为零；③方差齐性，各Y 值的方差相等。
但在实际研究中，经常会遇到一些资料，它们并不能完全满足上述三个条件。
例如，当Y为分类反应变量时，如性别分为男、女，婚姻状态为已婚、未婚，学生成绩是及格、不及格等，不能满足条件①。
当Y具有群体特性时，如在抽样调查中，被调查者会来自不同的城市、不同的学校，这就形成一个层次结构，高层为城市、中层为学校、低层为学生。
显然，同一城市或同一学校的学生各方面的特征应当更加相似。
也就是基本的观察单位聚集在更高层次的不同单位中，如同一城市的学生数据具有相关性，不能满足条件②。
当自变量X具有随机误差时，这种误差会传递给Y，使得Y不能满足条件③。
统计学中的混合模型分析
统计学中的混合模型分析混合模型（Mixed Models）是统计学中一种重要的数据分析方法，适用于研究中存在多层次结构、重复测量或者来自不同总体的数据。
混合模型分析可以帮助我们更好地理解数据背后的规律，并做出科学合理的推断与预测。
一、混合模型的定义和基本概念混合模型是一类由固定效应和随机效应构成的统计模型。
其中，固定效应表示总体的一般性规律，随机效应则是用来考虑不同个体之间的差异。
混合模型将这两种效应相结合，能够同时捕捉总体和个体的特征，从而提供更准确的数据分析结果。
在混合模型中，我们通常使用线性混合模型（Linear Mixed Models）进行分析。
线性混合模型的基本形式为：Y = Xβ + Zu + ε其中，Y表示观测变量的取值，X和Z是设计矩阵，β和u分别是固定效应和随机效应的参数，ε是残差项。
通过最大似然估计或贝叶斯方法，可以求解混合模型的参数，并进行统计推断。
二、混合模型的应用领域混合模型具有广泛的应用领域，特别是在以下几个方面表现出色：1. 长期研究中的重复测量数据分析：混合模型可以有效地处理长期研究中的重复测量数据，考虑到个体之间和测量之间的相关性，提高数据的分析效果。
2. 多层次结构数据分析：当数据存在多个层次结构时，传统的统计方法可能无法充分考虑到层次结构的影响。
而混合模型可以同时考虑到个体和群体层次的变异，更好地把握数据特征。
3. 不完全数据的分析：混合模型能够处理部分缺失的数据，通过考虑随机效应来填补缺失值，提高数据分析的准确性。
4. 随机实验和实验设计的分析：混合模型在随机实验和实验设计中也有重要应用。
通过考虑不同实验单位之间的差异，混合模型可以更好地评估实验因素对结果的影响。
三、混合模型分析的步骤混合模型分析的步骤主要包括以下几个方面：1. 数据准备：收集数据并进行预处理，包括数据清洗、变量选择和缺失值处理等。
2. 模型建立：确定混合模型的结构、选择随机效应以及建立固定效应的模型。
混合线性模型（linearmixedmodels）
混合线性模型（linearmixedmodels）⼀般线性模型、混合线性模型、⼴义线性模型⼴义线性模型GLM很简单，举个例⼦，药物的疗效和服⽤药物的剂量有关。
这个相关性可能是多种多样的，可能是简单线性关系（发烧时吃⼀⽚药退烧0.1度，两⽚药退烧0.2度，以此类推；这种情况就是⼀般线性模型），也可能是⽐较复杂的其他关系，如指数关系（⼀⽚药退烧0.1度，两⽚药退烧0.4度），对数关系等等。
这些复杂的关系⼀般都可以通过⼀系列数学变换变成线性关系，以此统称为⼴义线性模型。
⼴义线性混合模型GLMM⽐较复杂，GLM要求观测值误差是随机的，⽽GLMM则要求误差值并⾮随机，⽽是呈⼀定分布的。
举个例⼦，我们认为疗效可能与服药时间相关，但是这个相关并不是简简单单的疗效随着服药时间的变化⽽改变。
更可能的是疗效的随机波动的程度与服药时间有关。
⽐如说，在早上10：00的时候，所有⼈基本上都处于半饱状态，此时吃药，相同剂量药物效果都差不多。
但在中午的时候，有的⼈还没吃饭，有的⼈吃过饭了，有的⼈喝了酒，结果酒精和药物起了反应，有的⼈喝了醋，醋⼜和药物起了另⼀种反应。
显然，中午吃药会导致药物疗效的随机误差⾮常⼤。
这种疗效的随机误差（⽽⾮疗效本⾝）随着时间的变化⽽变化，并呈⼀定分布的情况，必须⽤⼴义线性混合模型了。
这⾥就要指出两个概念，就是⾃变量的固定效应和随机效应。
固定效应和随机效应的区别就在于如何看待参数。
对于固定效应来说，参数的含义是，⾃变量每变化⼀个单位，应变量平均变化多少。
⽽对于随机效应⽽⾔，参数是服从正态分布的⼀个随机变量，也就是说对于两个不同的⾃变量的值，对应变量的影响不⼀定是相同的。
所以说混合线性模型，是指模型中既包括固定效应，⼜包括随机效应的模型。
参考：。
广义线性混合效应模型及其应用
研究方法
GLMM包括固定效应和随机效应两个部分。在固定效应部分，模型通常包括一 个或多个解释变量，以及一个链接函数。随机效应部分则考虑到个体之间的差异。 在实现GLMM时，通常需要通过迭代方法来估计模型参数。常见的迭代方法包括最 大似然估计、贝叶斯估计等。模型的拟合效果和整体解释性可以通过各种统计指 标来评价，如AIC、BIC、R-squared等。
结果与讨论
在本研究中，我们应用GLMM对一组分类重复测量资料进行了分析。结果表明， GLMM能够较好地拟合数据，并具有较高的整体解释性和分类准确性。此外，我们 还发现，通过考虑到个体之间的差异和测量时间的影响，GLMM能够为个体间的关 联性提供更准确的建模。
结论
本研究表明，GLMM在处理分类重复测量资料方面具有显著优势。通过灵活地 建模个体间的关联性和考虑到测量时间的影响，GLMM为科学领域提供了更深入的 见解。未来研究方向包括进一步探索GLMM在其他领域的应用、开发更有效的算法 以处理更大规模的数据集，以及研究如何将GLMM与其他先进技术相结合以获得更 全面的分析结果。
五、结论与展望
广义线性混合效应模型作为一种灵活、实用的统计工具，在处理复杂数据结 构和代谢过程方面具有很大的优势。本次演示介绍了该模型的基本概念、应用及 其研究意义。通过实际案例的介绍，我们展示了该模型在各个领域的应用情况。
未来，广义线性混合效应模型还有很大的发展空间。首先，随着数据科学和 统计学的发展，新的技术和方法将会不断涌现，这些新技术和方法可以进一步优 化广义线性混合效应模型的建模过程和结果解释。其次，随着大数据时代的到来， 数据的复杂性和维度将会越来越高，如何有效利用广义线性混合效应模型处理这 些复杂数据，将是一个重要的研究方向。
广义线性混合效应模型及其应 用
统计学中的混合效应模型
统计学中的混合效应模型统计学中的混合效应模型是一种重要的统计工具，广泛应用于各个领域的数据分析中。
它能够解决多层级数据结构的建模问题，同时考虑了个体变异和群体变异之间的关系。
本文将对混合效应模型的概念、应用以及建模步骤进行详细介绍。
一、混合效应模型的概念与作用混合效应模型是一种扩展的线性回归模型，它允许在回归模型中引入随机效应，以考虑数据层级结构的影响。
在混合效应模型中，个体之间的变异归因于个体的特征，而群体之间的变异则归因于群体的特征。
通过引入个体和群体的随机效应，混合效应模型能够更准确地描述和解释数据。
混合效应模型在许多领域中都有广泛应用。
例如，在教育研究中，研究者常常需要考虑学生之间的个体差异和学校之间的群体差异对学生成绩的影响。
混合效应模型可以同时考虑学生和学校的特征，提供更有效的分析结果。
此外，在医学研究、社会科学、经济学等领域，混合效应模型也都具有广泛的应用。
二、混合效应模型的建模步骤1. 确定数据结构：首先需要确定数据的层级结构，即哪些层级上存在个体变异和群体变异。
例如，在教育研究中，学生可以看作是第一层级，学校可以看作是第二层级。
2. 设计随机效应：根据确定的数据结构，设计合适的随机效应结构。
随机效应可以考虑不同层级的个体和群体特征对结果的影响。
3. 建立固定效应模型：在混合效应模型中，除了随机效应外，还需要考虑自变量和结果之间的关系。
建立合适的固定效应模型是混合效应模型中的关键一步。
4. 估计参数与模型选择：使用合适的参数估计方法，对模型进行参数估计，并进行模型选择。
常用的参数估计方法包括最大似然估计、贝叶斯估计等。
5. 模型诊断与解释：对估计得到的混合效应模型进行诊断，评估模型的拟合优度，并解释模型中的固定效应和随机效应。
三、混合效应模型的应用实例以一项教育研究为例，假设研究者对不同学校的学生成绩进行调查。
首先，确定数据结构，学生为第一层级，学校为第二层级。
然后，设计随机效应结构，考虑学生和学校的特征对学生成绩的影响。
混合型变系数回归
混合型变系数回归
混合型变系数回归模型（Mixed-Effects Regression Model with Time-varying Coefficients）是一种用于处理具有固定效应和随机效应的回归模型，同时考虑了变系数的影响。
在混合型变系数回归模型中，一些解释变量对响应变量的影响随时间变化，而其他解释变量对响应变量的影响是固定的。
混合型变系数回归模型通常用于分析具有重复测量或时间序列数据的情况，其中解释变量可能会随时间变化。
这种模型可以更好地解释响应变量和解释变量之间的复杂关系，同时考虑到个体之间的差异和随时间变化的效应。
在混合型变系数回归模型中，固定效应用于解释响应变量中与所有个体都相关的效应，而随机效应用于解释与特定个体相关的效应。
通过将解释变量分解为固定效应和随机效应，可以更全面地理解响应变量与解释变量之间的关系。
混合型变系数回归模型的参数估计通常使用最大似然估计法或广义最小二乘法等方法进行估计。
在实现混合型变系数回归模型时，需要选择合适的统计软件或编程语言，如Python、R等，以进行模型拟合和参数估计。
总之，混合型变系数回归模型是一种灵活的回归分析方法，适用于处理具有时间变化特性的数据，可以更好地探索响应变量与解释变量之间的关系，并为数据分析提供更准确的预测和推断。
SPSS混合线性模型讲课讲稿
4
Classification of effects
1. There are main effects: Linear Explanatory Factors
2. There are interaction effects: Joint effects over and above the component main effects.
5
Interactions are Crossed Effects
All of the cells are filled Each level of X is crossed with each level of Y
Level 1
Variable Y
Level 2
Level 3
Level 4
Level 1
Pat 7
Pat 8
8
Between and WithinSubject effects
• Such effects may sometimes be fixed or random. Their classification depends on the experimental design Between-subjects effects are those who are in one group or another but not in both. Experimental group is a fixed effect because the manager is considering only those groups in his experiment. One group is the experimental group and the other is the control group. Therefore, this grouping
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• 2.2 例2:
• 两种手术方案共27例肝病人（方案A14例，方案 B13例），在手术当天、手术后2天、5天、10天 及20天检查血中前白蛋白含量。同时记录病人年 龄及术后保留肝容积2个指标。资料见表8。
• 该资料具有特点 • （1）重复测量资料 • （2）具有协变量，且各个时间点的距离不等。记
• 在第三水平（手术方案水平）上无协变量。
配合混合线性模型的步骤如下：
小结
• 混合线性模型保留了一般线性模型的Y具有正态 性假定条件，但放弃了独立性和方差齐性的假定。
SAS 程序
• /*程序1：建立例题1数据集，配合一般线性和混 合效应线性模型*/
• Data aaa; • Input student gender $ area $ scores
用实例说明：混合效应线性模型
• 2.1学生成绩的性别分析 • 31名学生某学科期末考试成绩见表1. • 研究目的：分析考试成绩的性别差异。 • 考虑到学生成绩可能受生源地区的影响把地区作
为随机效应因素纳入模型进行分析。
• 2.1.1 模型（1）：假定考试得分满足正态、独立、 等方差，把性别地区都作为固定效应，用一般模 型分析。其固定效应设计矩阵X为一个31*5的矩 阵，其结构形式见表2.性别为分类变量。
/*程序2：建立例2资料的SAS数据集及配合混合效 应线性模型*/
Data pad; Input pnt plan $ age h_v pad0 pad2 pad10
pad20@@; Cards; 1 a 30 300 205 129 117 103 40 2 a 43 580 77 171 220 159 105 3 a 47 704 245 172 177 186 145 27 b 59 850 200 230 250 240 208;
/*fixed –effect model*/ proc mixed data=aaa noclprint covtest ; class area gender; Model scores=gender/solution; Random intercept/subject=area G; Run;
data pad_2; Set pad; Array t{4} pad2 pad5 pad10 pad20; Do i=1 to 4; If i=1 then time=2;if i=2 then time=5; If i=3 then time=10;if i=4 then time=20; y=t{i}; Timepnt=time;output;end; Drop I pad2 pad5 pad10 pad20; run;
一般线性模型相应的参数估计值列 于表4
相应的条件平均值预报方程为：
• 2.1.2模型（2）：从多水平模型考虑，这是一个 两水平模型资料。第一水平是学生，第一水平的 反应变量是考试成绩，在第一水平上的协变量有 一个：性别。第二水平是地区，同一地区内学生 成绩间存在相关性，在这一水平上无协变量。
录有可能与前白蛋白有关的因素：手术方案，年 龄，手术前的前白蛋白含量及保留肝容积。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 该资料也可以看成是一个3水平资料。第一水平位 各时间点的测量值，第二水平位病人，第三水平 为手术方案。
• 把时间作为第一水平（测量值水平）上的协变量， 在第二水平（病人水平）上有2个协变量：年龄及 术后保留肝容积。手术前白蛋白含量也可作为协 变量处理。
• 把性别作为固定效应变量，地区设为随机效应变 量，用混合线性模型公式2分析。相应的固定效应 设计矩阵X和随机效应设计矩阵Z的结构列于表5。
• 效应的一般线性模型分析这一资料，可能造成错 觉。
• 固定效应变量性别对学生考试影响的参数估计值 为9.9110，具有统计学意义。
• 男生的平均成绩预报值为69.40，女生的平均成绩 预报值为69.40+9.91=79.31分。这一预报值是控 制地区变异后的结果，不同于模型（1）中的条件 平均预报报。
• （6）空间幂相关结构（SP（POW）），协方差 矩阵中含有2个参数；
• （7）独立结构（UN），又称无结构协方阵。
• 混合线性模型有时又称多水平线性模型或层次结 构线性模型。重复测量资料也属于混合线性模型 但重复测量资料与多水平模型不同。第一：在多 水平线性模型第一层次上的观察点个数可以不等， 但重复测量资料第一层次上的观察点个数（即各 观察对象在各时间点上的观察值个数）是相等的 （假定无缺失值）。第二，多水平线性模型的方 差协方差结构多为复合对称结构或无结构类型， 但重复测量资料还具有多种其他形式，上面介绍 的7种方差协方差结构就是其中的一部分。这两种
• （1）简单结构（simple）,协方差矩阵中含1个 参数
• （2）复合对称结构（CS），协方差矩阵中含2 个参数
• （3）一阶自回归结构（AR(1)），协方差矩阵中 含2个参数；
• （4）循环相关结构（Toeplitz）,协方差矩阵中含 有t个参数（t为矩阵维数）；
• （5）带状主对角结构(UN(1)),协方差矩阵中含t个 参数；
混合线性效应模型
• 线性模型：独立正态等方差
• 混合线性模型保留了传统模型的假定条件1,但对2、 3 不作要求，从而扩大了传统线性模型的适用范 围。
• 在传统线性模型中。假定自变量X是没有随机误 差的，即对Y的作用效应是固定的。
1混合线性模型的结构
• 为了减少混合线性模型中方差协方差矩阵的参数 的个数，统计学家提供了一些方差协方差矩阵的 系统结构模式供实际工作应用。常见的几种协方 差结构有：
@@;datalines; • 1 m A 56.3 2 F A 84.2 • 3 m A 56.8 4 m A 87.4 • 5 m B 70.1 6 F B 69.8
• 31 m A 78.5
proc glm data=aaa; class area gender; model score=area gender; run; proc mixed data=aaa; class area gender; model score=area gender/s; run;