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混合线性模型学习笔记1
1. 课程来源：
https://02429.compute.dtu.dk/Frontpage
「需要安装的R包」
install.packages(c('lmerTest', 'lsmeans', 'car', 'multcomp', 'ggplot2', 'knitr'))2. 课程面向对象
「一般课程目标」
利用混合线性模型在农业，食品科学，生物学，医学和技术科学中的应用，获得有关数据统计分析的知识和能力。
「学习目标，达到课程目标的学生将能够：」
- 构建和应用复杂实验设计的因子结构图。
- 使用统计软件R，基于混合线性模型理论进行统计分析。
- 解释混合线性模型的理论。区分随机和固定效果。
- 比较和区分不同的相关模型和统计方法。
- 执行，解释和讨论来自不平衡块和裂区实验的数据的统计分析。
- 执行，解释和讨论来自不平衡纵向研究的数据的统计分析。
- 执行，解释和讨论分层统计分析，包括基于方差分量模型和具有变化系数的回归模型的分析。
- 执行，解释和讨论重复测量的统计分析，包括识别各种相关结构。
- 结合并修改各种技术。
「内容」本课程将涵盖混合线性模型的基本理论和应用。这包括固定和随机效应，但也包括与重复测量/纵向数据分析相关的更一般的相关结构。简而言之：该课程为数据结构的统计分析提供了理论和实践工具，这些数据结构不满足介绍性统计课程中的独立性假设。将使用统计软件R.
3. 电子版教材及数据
https://02429.compute.dtu.dk/eBook
4. PPT及对应R语言代码
https://02429.compute.dtu.dk/Materials
5. 视频教材
https://02429.compute.dtu.dk/Podcast
本文分享自微信公众号 - 育种数据分析之放飞自我（R-breeding），作者：邓飞
原文出处及转载信息见文内详细说明，如有侵权，请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。
原始发表时间：2020-05-07
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