| dbo:abstract
|
- Ein gemischtes Modell (englisch mixed model) ist ein statistisches Modell, das sowohl feste Effekte als auch zufällige Effekte enthält, also gemischte Effekte. Diese Modelle werden in verschiedenen Bereichen der Physik, Biologie und den Sozialwissenschaften angewandt. Sie sind besonders nützlich, sofern eine wiederholte Messung an der gleichen statistischen Einheit oder Messungen an Clustern von verwandten statistischen Einheiten durchgeführt werden. (de)
- Un modèle mixte est un modèle statistique qui comporte à la fois des et des . Ce type de modèle est utile dans une grande variété de domaines, tels que la physique, la biologie ou encore les sciences sociales. Les modèles mixtes sont particulièrement utiles dans les situations où des mesures répétées sont effectuées sur les mêmes variables (étude longitudinale). Ils sont souvent préférés à d'autres approches telle que rANOVA, dans la mesure où ils peuvent être utilisés dans le cas où le jeu de données présente des valeurs manquantes. (fr)
- A mixed model, mixed-effects model or mixed error-component model is a statistical model containing both fixed effects and random effects. These models are useful in a wide variety of disciplines in the physical, biological and social sciences.They are particularly useful in settings where repeated measurements are made on the same statistical units (longitudinal study), or where measurements are made on clusters of related statistical units. Because of their advantage in dealing with missing values, mixed effects models are often preferred over more traditional approaches such as repeated measures analysis of variance. This page will discuss mainly linear mixed-effects models (LMEM) rather than generalized linear mixed models or nonlinear mixed-effects models. (en)
- 混合モデル（こんごうモデル、英: mixed model）とは、（fixed effect）と変量効果（random effect）を共に含む（ゆえに混合効果と呼ばれる）統計学的モデルであり、医学・生物学・社会科学等の広い領域に用いられる。特に縦断研究においてある項目を繰り返し観察する等で有用である。欠測データの取り扱いに優れ、混合効果モデルは多くの場合、反復測定分散分析等の伝統的なアプローチよりも望ましい。 (ja)
- Um modelo misto, modelo de efeitos mistos ou modelo misto de componentes de erro é um modelo estatístico que contém efeitos fixos e efeitos aleatórios. Esses modelos são úteis em uma ampla variedade de disciplinas nas ciências físicas, biológicas e sociais. Eles são particularmente úteis em ambientes onde medições repetidas são feitas nas mesmas unidades estatísticas (estudo longitudinal), ou onde medições são feitas em agrupamentos de unidades estatísticas relacionadas. Devido à sua vantagem em lidar com valores ausentes, os modelos de efeitos mistos são frequentemente preferidos em relação às abordagens mais tradicionais, como a análise de variância de medidas repetidas. Esta página discutirá principalmente os modelos lineares de efeitos mistos (LMEM) em vez de modelos lineares generalizados de efeitos mistos ou . (pt)
- Змішана модель — це статистична модель, що містить як фіксовані, так і випадкові ефекти. Ці моделі використовують в широкому діапазоні дисциплін, зокрема, у галузі фізичних, біологічних і соціальних наук.Вони особливо корисні в ситуаціях, коли повторні виміри застосовуються до тих же статистичних одиниць. Завдяки перевагам змішаних моделей у роботі з відсутніми значеннями, їм часто віддають перевагу, на відмінну від більш традиційних підходів, таких як дисперсний аналіз. (uk)
|
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
|
- 9885 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dbo:wikiPageWikiLink
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| dcterms:subject
| |
| gold:hypernym
| |
| rdf:type
| |
| rdfs:comment
|
- Ein gemischtes Modell (englisch mixed model) ist ein statistisches Modell, das sowohl feste Effekte als auch zufällige Effekte enthält, also gemischte Effekte. Diese Modelle werden in verschiedenen Bereichen der Physik, Biologie und den Sozialwissenschaften angewandt. Sie sind besonders nützlich, sofern eine wiederholte Messung an der gleichen statistischen Einheit oder Messungen an Clustern von verwandten statistischen Einheiten durchgeführt werden. (de)
- Un modèle mixte est un modèle statistique qui comporte à la fois des et des . Ce type de modèle est utile dans une grande variété de domaines, tels que la physique, la biologie ou encore les sciences sociales. Les modèles mixtes sont particulièrement utiles dans les situations où des mesures répétées sont effectuées sur les mêmes variables (étude longitudinale). Ils sont souvent préférés à d'autres approches telle que rANOVA, dans la mesure où ils peuvent être utilisés dans le cas où le jeu de données présente des valeurs manquantes. (fr)
- 混合モデル（こんごうモデル、英: mixed model）とは、（fixed effect）と変量効果（random effect）を共に含む（ゆえに混合効果と呼ばれる）統計学的モデルであり、医学・生物学・社会科学等の広い領域に用いられる。特に縦断研究においてある項目を繰り返し観察する等で有用である。欠測データの取り扱いに優れ、混合効果モデルは多くの場合、反復測定分散分析等の伝統的なアプローチよりも望ましい。 (ja)
- Змішана модель — це статистична модель, що містить як фіксовані, так і випадкові ефекти. Ці моделі використовують в широкому діапазоні дисциплін, зокрема, у галузі фізичних, біологічних і соціальних наук.Вони особливо корисні в ситуаціях, коли повторні виміри застосовуються до тих же статистичних одиниць. Завдяки перевагам змішаних моделей у роботі з відсутніми значеннями, їм часто віддають перевагу, на відмінну від більш традиційних підходів, таких як дисперсний аналіз. (uk)
- A mixed model, mixed-effects model or mixed error-component model is a statistical model containing both fixed effects and random effects. These models are useful in a wide variety of disciplines in the physical, biological and social sciences.They are particularly useful in settings where repeated measurements are made on the same statistical units (longitudinal study), or where measurements are made on clusters of related statistical units. Because of their advantage in dealing with missing values, mixed effects models are often preferred over more traditional approaches such as repeated measures analysis of variance. (en)
- Um modelo misto, modelo de efeitos mistos ou modelo misto de componentes de erro é um modelo estatístico que contém efeitos fixos e efeitos aleatórios. Esses modelos são úteis em uma ampla variedade de disciplinas nas ciências físicas, biológicas e sociais. Eles são particularmente úteis em ambientes onde medições repetidas são feitas nas mesmas unidades estatísticas (estudo longitudinal), ou onde medições são feitas em agrupamentos de unidades estatísticas relacionadas. Devido à sua vantagem em lidar com valores ausentes, os modelos de efeitos mistos são frequentemente preferidos em relação às abordagens mais tradicionais, como a análise de variância de medidas repetidas. (pt)
|
| rdfs:label
|
- Gemischtes Modell (de)
- Modèle mixte (fr)
- Mixed model (en)
- 混合モデル (ja)
- Modelo misto (pt)
- Змішана модель (uk)
|
| owl:differentFrom
| |
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:knownFor
of | |
| is dbo:wikiPageRedirects
of | |
| is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
| is owl:differentFrom
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
