连续性数据可以用GLMM吗
时间: 2023-06-27 07:06:44 浏览: 49
是的,连续性数据可以用广义线性混合模型(GLMM)进行建模。GLMM是广义线性模型(GLM)的扩展,它使用随机效应来考虑数据的非独立性。GLMM适用于多种类型的数据,包括二元数据、计数数据和连续性数据。在连续性数据的情况下,通常使用正态分布作为响应变量的误差分布。需要注意的是,在建立GLMM时,需要考虑因变量的分布形态,并选择合适的链接函数来描述因变量与自变量之间的关系。
相关问题
请问哪里能找到具有研究意义且适合用GLMM模型的面板数据集
寻找具有研究意义的面板数据集是一个比较复杂的过程,需要考虑多个因素,例如研究领域、研究问题、数据可用性等等。一些常见的面板数据集包括:
1. World Bank Development Indicators:该数据集包含了全球各国的宏观经济指标,涉及经济、教育、卫生等多个方面。
2. Panel Study of Income Dynamics (PSID):该数据集覆盖了美国家庭的收入、就业、家庭成员等多个方面,是一个长期的面板数据集。
3. European Social Survey (ESS):该数据集包含了欧洲各国的社会调查数据,涉及到政治、社会、文化等多个方面。
对于GLMM模型而言,可以考虑一些具有类别数据或重复测量数据的面板数据集。例如,可以使用PSID数据集研究家庭收入变化与家庭成员变化之间的关系,使用ESS数据集研究欧洲各国公民对移民政策的态度变化等等。需要根据具体研究问题进行选择。
①GEE模型假设各个观测之间的相关性相同 ②GLMM模型则允许不同的观测之间的相关性不同 ③GEE模型采用的是广义估计方程,可以通过估计协方差矩阵来得到参数的估计值 ④GLMM模型使用最大似然估计或贝叶斯估计来估计参数 ⑤GEE模型更适用于分析大规模数据集 ⑥GLMM模型更适用于分析小规模数据集
答:GEE模型假设各个观测之间的相关性相同,采用的是广义估计方程,可以通过估计协方差矩阵来得到参数的估计值;GLMM模型则允许不同的观测之间的相关性不同,使用最大似然估计或贝叶斯估计来估计参数。GEE模型更适用于分析大规模数据集,而GLMM模型更适用于分析小规模数据集。