LMM jupyter

LMM是线性混合模型(Linear Mixed Model)的缩写，是一种在观测值之间存在非独立性时使用的统计模型。LMM和受限最大可能性(REML)方法之间的差异是，REML是对LMM进行参数估计的一种方法。

当观测值存在非独立性时，例如在我们的案例中，观察结果聚集在个人内部，我们可以使用LMM来进行分析。在应用LMM时，我们将固定效应应用于斜率和截距，将随机效应应用于截距。这可以通过在Resp~Treat公式中添加(1 | Ind)项来实现。

在这篇文章中，我们学习了如何在一个虚拟数据集上推导和编码一个具有固定效应和随机效应的线性混合模型(LMM)。我们还涵盖了LMM与配对t检验之间的关系，并从lmer和lme R函数中重现了固定效应和随机效应的参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

glmm和lmm的区别

GLMM和LMM都是用来建立混合效应模型的方法，但两者的适用范围和建模方式有所不同。

LMM是线性混合效应模型，适用于因变量为连续型变量、固定效应和随机效应均为线性关系的情况。举例来说，假设我们想研究女性学生的身高与体重之间的关系，我们可以将身高作为因变量，体重作为固定效应，同时考虑每位学生的随机效应（例如，某些学生的身高可能受到遗传因素的影响而更高）。在这种情况下，LMM可以很好地建模并考虑随机效应的影响。

GLMM是广义线性混合效应模型，适用于因变量为二分类、多分类或计数型变量的情况，或者固定效应和/或随机效应不符合线性关系的情况。举例来说，假设我们想研究测试药物对治疗患者的效果，我们可以将治疗患者的治愈或未治愈作为因变量，考虑药物剂量作为固定效应，同时考虑医院和患者的随机效应（例如，某些医院治疗效果可能更好）。在这种情况下，GLMM可以很好地处理非线性关系和二分类、多分类或计数型因变量的情况。

因此，总的来说，LMM和GLMM在建模方法和适用范围上有所不同，需要根据具体的问题和数据类型选择使用。

Consider defining a bean of type 'org.cloud.service.Lmm121_02Service' in your configuration.

根据引用的内容，你的配置中缺少一个类型为'com.imp.service.impDocService'的bean。你需要在配置中定义这个bean来解决这个问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [springboot集成kafka报错解决：Consider defining a bean of type org.springframework.cloud.client.load...](https://blog.csdn.net/weixin_38215472/article/details/127022850)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [报错Consider defining a bean of type ‘com.xxx.service.Service‘ in your configuration.](https://blog.csdn.net/weixin_46223196/article/details/120831152)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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