SAS在混合模型分析中的应用(第二版)

"SAS for Mixed Models(2nd)" 是一本深入探讨混合模型的统计学专著，适用于那些希望通过SAS软件进行数据分析的专业人士。本书第二版覆盖了各种包含固定效应和随机效应的统计模型，旨在解决实际研究中的复杂建模问题。 作者首先介绍了混合模型的类型和应用背景，强调了固定效应与随机效应的区别，并阐述了混合模型在处理这两类效应时的优势。书中通过流程图指导读者如何选择SAS软件来运行不同类型的混合模型。 第二章涉及随机区组设计，详述了完全随机区组设计的混合模型及其在PROC MIXED过程中的应用。此外，还讨论了不完全区组设计的实例，帮助读者理解混合模型的理论基础。 第三章介绍了随机效应模型，通过多个示例，如单因素随机效应处理结构、简单的条件层次线性模型和多层次嵌套设计，展示了如何利用这些模型进行分析。 第四章关注多因素处理设计和多重误差项，探讨了因子型治疗设计的混合模型推断，并对比了PROC MIXED与PROC GLM在处理不完整区组、缺失数据和可估计性方面的差异。 第五章专注于重复测量数据的分析，讲解了基本重复测量设计的混合模型分析，以及如何建模协方差结构，并处理非均匀时间间隔的重复测量数据。 第六章讨论最佳线性无偏预测（BLUP），通过实例展示了如何在随机效应模型和两因素混合模型中获取BLUP，以及多地点研究中的应用。 第七章是协方差分析，涵盖了一元固定效应处理结构下的简单线性回归模型，以及在不同实验设计结构中应用协方差分析的多个示例，包括完整区组、不完整区组和分割图设计。 第八章探讨了随机系数模型，包括完全随机化设计结构下的随机效应处理和随机学生效应，以及重复测量生长研究的实例。 第九章涉及异方差模型，分析了两向方差不等的ANOVA、简单线性回归模型和嵌套模型，以及处理主观间和主观内异方差的方法。 第十章聚焦混合模型诊断，从线性模型过渡到线性混合模型，讨论了影响诊断和处理收敛问题的策略。 这本书不仅涵盖了广泛的统计模型，还特别提到了SAS的MIXED过程在现代数据分析中的重要性，对于想要提升统计建模技能，特别是使用SAS软件进行混合模型分析的专业人士来说，是一本不可或缺的参考资料。