MATLAB混合模型轨迹估计绘图工具箱应用

资源摘要信息:"MATLAB用拟合出的代码绘图-myMixedModelsTrajectories是适合于纵向轨迹估计的混合模型工具箱，能够分析纵向数据，并拟合从常数模型到三次模型的不同阶次模型到具有重复测量的数据。其主要功能是估算年龄的发展曲线，在混合样本中，受试者在不同年龄和多个时间点被记录。工具箱不仅能确定最佳模型，还可以估算多个组之间的发育差异。主要步骤遵循Mutlu等人在Neuroimage 2015中提出的算法，包括将递增顺序的模型拟合到数据，选择最佳模型，估计多组曲线的截距和形状中的组差异的p值，使用错误发现率更正多个比较，绘制结果模型参数和拟合曲线。使用此代码时，需要引用穆特卢等人的论文。" 知识点1: MATLAB绘图技术 MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程、科学和数学等领域。在本工具箱中，MATLAB用于绘制拟合模型的轨迹图。绘制图像的过程涉及到数据的可视化表示，包括图形的创建、编辑和渲染，以直观展示分析结果。 知识点2: 混合模型回归 混合模型回归是一种统计技术，用于分析具有固定效应和随机效应的数据。在纵向数据（重复测量数据）的分析中，混合模型特别有用，因为它可以处理个体内的相关性和个体间的异质性。混合模型工具箱可以拟合不同阶次的模型，从而估计个体在时间上的发展趋势。 知识点3: 纵向数据分析 纵向数据是指在不同时间点上对同一组个体进行测量的数据。这种数据的特点是测量值之间具有相关性，因为它们来自同一组个体。在本工具箱中，纵向数据分析用于追踪个体发展轨迹，分析不同年龄层的发展曲线。 知识点4: 贝叶斯信息准则（BIC） 贝叶斯信息准则是一种模型选择准则，用于评估统计模型的拟合优度。在模型选择过程中，BIC可以用来判断模型复杂度与拟合度之间的平衡，帮助研究者选择最佳的拟合模型。在本工具箱中，使用BIC来选择适合数据的模型阶次。 知识点5: 错误发现率（FDR） 错误发现率是一种控制多重比较错误的方法。在进行多组间比较时，随着比较次数的增加，假阳性发现的风险也会增加。FDR可以调整这种多重测试问题，保证发现的差异具有统计学意义。 知识点6: 发育曲线估计 发育曲线估计是指利用统计模型对个体在成长过程中的发展变化进行建模和分析的过程。在本工具箱中，利用混合模型工具箱可以估计不同年龄层的受试者在多个时间点记录的数据，以揭示年龄对发展曲线的影响。 知识点7: 多组间差异分析 多组间差异分析是指比较两个或多个群体之间是否存在显著差异的过程。在本工具箱中，可以比较不同组的发育曲线差异，并计算组间差异的统计显著性。 知识点8: 论文引用 在学术研究中，当使用特定的工具、算法或数据集时，引用相关论文是科研诚信的重要体现。本工具箱的使用文档明确要求用户在使用代码时，需要引用穆特卢等人在2013年发表于Neuroimage期刊的研究论文，以确保研究的学术性和可信度。