Základní info
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
