使用Matlab®/Simulink®设计嵌入式鲁棒控制系统：探索混合效应模型

"《混合效应模型：使用MATLAB®/Simulink®设计嵌入式鲁棒控制系统》是一篇探讨如何在IT领域设计和分析复杂系统稳健性的文章。该文章将统计学方法应用于控制系统的设计中，特别关注了混合效应模型这一重要概念。混合效应模型是一种在处理具有随机和固定效应的数据时常用的统计模型，它在多水平或多因素分析中发挥关键作用。 章节7.2介绍方差分析，类似于回归分析，通过箱线图进行数据探索，如低ess（局部加权回归散点平滑法）和loess函数用于揭示变量间的关系，如`lowess()`和`scatter.smooth()`函数的运用。非参数回归模型如`runmed()`可能是用来处理非线性和离群点问题。 7.3部分深入讨论稳健回归模型，关注如何识别并处理数据中的异常值，以确保模型的稳健性。广义线性模型则涉及线性与非线性关系的建模，并强调回归诊断的重要性，以评估模型的适用性和精确度。 分类数据模型和列联表在7.6节中讨论，马赛克图（mosaic plot）作为一种可视化工具，用于展示类别间的关联。混合效应模型本身在7.7中被重点阐述，结合Gelman的讲解，解释了随机效应模型如何处理个体间差异和内生性问题，以及为何它在处理多水平数据时比其他模型更具优势。 此外，作者引用了Gelman的演讲链接，解释了随机效应模型背后的理论以及其在实际应用中的价值。整个章节强调了统计图形在数据分析中的重要性，特别是现代统计图形，如低ess和马赛克图，对于理解和解释复杂系统的动态特性至关重要。 值得注意的是，本文还讨论了版权问题，作者选择使用Creative Commons (CC) 许可证，赋予读者在非商业和个人学习目的下复制、分发和修改作品的权利，同时鼓励读者通过互联网进行互动和反馈以提升书籍质量。R语言作为工具在此文中也发挥了关键作用，因为作者希望书籍能与开源社区的精神相契合，促进知识共享。最后，作者提醒读者在传播未完成的书稿时，应确保提供原始链接以支持持续更新和维护书稿的质量。"