专栏首页育种数据分析之放飞自我混合线性模型学习笔记1

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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