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[講座/北理工]R語(yǔ)言入門(mén)-線性混合模型分析_王蓓老師_200824

2023-08-07 23:42 作者:羽絨Arlene  | 我要投稿

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ANOVA是線性模型換種方式來(lái)呈現(xiàn)

變量是類(lèi)別性的,而非連續(xù)性的

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intercept,截距

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我們假設(shè)A和B是一樣的,P代表了這個(gè)假設(shè)出錯(cuò)的概率,P越小,A和B越有可能是一樣的。

T檢驗(yàn)和其他假設(shè)檢驗(yàn)的P值怎么理解 - 知乎 (zhihu.com)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/104351327

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T = intercept / std. error

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R方代表了用來(lái)擬合數(shù)據(jù)的線性模型可靠程度,越大越可靠

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random intercept的解讀,隨機(jī)效應(yīng)

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mixed effect = fixed effect + random effect

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a:基準(zhǔn),intercept

as:random effect,用來(lái)調(diào)節(jié)intercept

b1:focus條件下音高只間的差異,紅線斜率

b2:boundary條件下音高值間差異,綠線斜率

b3:focus與boundary之間的交互作用

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殘差有70%是speaker造成的,30%可能是因?yàn)閟entence或者其他

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T=1.204

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T=2.383

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T=3.213

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卡方檢驗(yàn)與其它檢驗(yàn)一樣,所計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)量越大,在分布中越接近分布的尾端,所對(duì)應(yīng)的概率值P越小

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AIC越小,擬合度越高

模型選擇方法:AIC和BIC - 知乎 (zhihu.com)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/142489599

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截距是平均值斜率是兩個(gè)條件之間的差異

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除了speaker之間是有差異的之外,假設(shè)每個(gè)speaker的在不同的focus條件下(NF/XF)之下,差異是不同的

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根本差別在于用什么來(lái)作為a

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qqline


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如果邊界有差異的話(huà)那是在哪兩個(gè)邊界有差異

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