该资源为本人整理,主要是总结本人学习过程中的容易忽略的一些点,不喜勿扰。 Nlogit软件使用过程中的注意事项、介绍了离散选择模型代码编写,几种模型的差异性(Random Parameter Logit Models(Mixed-logit);Random Parameter Logit Models with Heterogeneity in means and variances;Correlated Random Parameter Logit Models with heterogeneity in means);
关于使用线性模型,逻辑回归和增长曲线分析来分析眼动数据的R Workshop 这个由4部分组成的系列最终以使用增长曲线分析为眼动数据建模。 R简介 什么是数据帧和向量? R函数如何工作? R中的统计检验如何工作? 如何导入和导出数据? 通用线性模型 如何在R中拟合线性模型? 什么时候应该使用aov()和什么时候应该使用lm()? 如何解释参数估计值(无需SPSS ...)? 广义线性模型 如何使用广义线性模型(例如,逻辑回归)进行基于时间的眼动追踪分析? 如何在同一端使用经验logit回归? 和反正弦根转换吗? 混合效果模型的随机效果(截距和斜率)如何在lmer()中工作? 增长曲线分析 我如何看待随时间变化的非线性变化? 自然多项式和正交多项式有什么区别? 如何解释增长曲线模型与经验对数模型的估计? 如何可视化我的原始数据和模型拟合? 致谢 Dan Mirman适用于GCA技术 Dal
2021-11-29 17:10:36 7.25MB HTML
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