英国纵向数据分析Longitudinal Data Analysis补习

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纵向数据分析Longitudinal Data Analysis辅导

纵向数据分析的主要目的是通过考虑对象内部的相关性，研究响应变量与感兴趣的解释变量之间的关系以及其期望随时间的变化。 第二个目标是量化不同来源中的随机变化并表征对象内部的相关结构，该结构在许多领域出现的纵向和聚类数据分析中起着重要作用。

成功完成本课程单元后，学生将对以下内容有很好的理解:

应用先进的统计模型，包括具有相关随机误差的一般线性模型、线性混合模型、广义线性混合模型和广义估计方程，分析纵向数据和聚类数据，

区分这些模型对于连续和离散纵向数据和聚类数据的作用和功能，

描述这些模型的参数估计理论和模型选择标准，

比较纵向数据和聚类数据的边际模型和条件模型的优缺点，

制定缺失数据的模型，包括完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失。对缺失数据进行统计分析，

在统计软件R中实现这些统计方法，用于实际数据分析。

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