Mixed modely v SAS 9.3

Kurz je navržen pro analytiky, výzkumníky a vědce s hlubšími znalostmi statistiky, kteří chtějí v SASu analyzovat lineární smíšené modely s použitím procedury MIXED. Zahrnut je rovněž úvod do analýzy nelineárních smíšených modelů pomocí procedury GLIMMIX .

Před absolvování tohoto kurzu byste měli:

• znát základy práce s tabulkami v SASu
• mít zkušenosti s analýzou rozptylu pomocí procedury GLM ze SAS/STAT
• úspěšně absolvovat a užívat znalosti v rozsahu školení ST293
• mít zkušenost s maticovou algebrou (usnadní pochopení všech materiálů)
• mít zkušenost s manipulací s daty a generování grafických výstupů v SAS (doporučeno)

Přínos pro účastníka

Po absolvování kurzu byste měli umět:

• analyzovat data (včetně binárních) s náhodnými efekty
• konstruovat a odhadovat modely s náhodnými koeficienty a hierarchické lineární modely
• analyzovat data z opakovaných měření
• získat a interpretovat nejlepší lineární nezkreslenou predikci (best linear unbiased prediction - BLUP)
• provádět analýzu reziduí a diagnostiku vlivných pozorování
• řešit problémy s konvergencí

Obsah kurzu

Úvod do smíšených modelů

• identifikace pevných a náhodných efektů
• předpoklady a rovnice lineárních smíšených modelů
• odhad lineárního smíšeného modelu pro "randomized complete block design" pomocí procedury MIXED
• použití příkazů CONTRAST a ESTIMATE pro uživatelské testování hypotéz

Aplikace smíšených modelů v navržených experimentech

• odhad lineárního smíšeného modelu - vícerozměrné smíšené modely
• odhad lineárního smíšeného modelu - vnořené smíšené modely
• odhad lineárního smíšeného modelu - split-plot designs
• odhad lineárního smíšeného modelu - crossover designs

Aplikace smíšených modelů s kovariancí

• odhad modelů pro analýzu kovariance s náhodnými efekty
• regresní analýza pro náhodné koeficienty
• hierarchické lineární modelování

Nejlepší lineární nezkreslený prediktor (best linear unbiased prediction - BLUP)

• co je BLUP a EBLUP (empirical BLUP)
• odhady parametrů pro pevné a náhodné efekty
• vysvětlení rozdílů mezi LSMEANS a EBLUP
• výpočet LSMEANS a EBLUP pomocí procedury MIXED

Analýza opakovaných měření

• otázky související s analýzou opakovaných měření, modelování kovarianční struktury
• dvoustupňová analýza dat z opakovaných měření pomocí procedury MIXED

Diagnostika reziduí a řešení problémů

• diagnostika reziduí a vlivů v lineárních smíšených modelech
• řešení problémů s divergencí

Rozšiřující témata z oblasti lineárních smíšených modelů

• problémy spojené s nevyváženými daty
• data s chybějícími hodnotami
• odhad a inference parametrů rozptylu
• odhady stupňů volnosti

Úvod do zobecněných lineárních smíšených modelů a do nelineárních smíšených modelů

• situace, ve kterých je třeba použít zobecněné lineární smíšené modely a nelineární smíšené modely
• odhad zobecněného lineárního smíšeného modelu pomocí procedury GLIMMIX