线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Models，简称LMMs）是一类用于分析具有多层次结构或重复测量的数据的统计模型。 它们结合了 固定效应 和 随机效应，适用于在数据中存在不同层次的变异，例如来自不同实验单位、观察组或时间点的变异。 LMMs允许我们在考虑随机效应的同时，仍然对固定效应进行推断和估计。 固定效应（Fixed Effects）： 也就是我们感兴趣的因素（自变量），它们的系数表示不同水平之间的均值差异。 在LMM中，我们对这些效应进行估计和推 …

线性混合模型（Linear Mixed Model, LMM）是用于集群、纵向或重复测量数据的参数线性模型，用于量化连续型响应变量与各种预测变量之间的关系。 LMM 既可以包括若干个连续或分类协变量相关的固定效应参数，也可以包括若干个随机因子相关的随机效应。 “混合”一词来源于 LMM 中既包括固定效应也包括随机效应。 固定效应和随机效应都描述了自变量与因变量的关系，但前者描述的是总体关系，而后者则是特定于集群或个体的。 并且，固定效应用于刻画协变量对因变 …

线性混合模型 (lmm) 也称为线性混合效应模型，是传统频率统计学中的关键技术之一。 在这里，我将尝试通过优化固定和随机效应的均值和方差参数，从 最大似然原理 从头开始推导 LMM 解决方案。

2019年4月10日 · lmm的目标是通过最大似然估计或最小二乘估计来估计模型中的固定效应和随机效应的参数。lmm结合了固定效应和随机效应，能够同时考虑个体间和个体内的变异，并适用于具有相关性的数据。

2024年11月20日 · 线性混合效应模型 （Linear Mixed-effect Model, LMM）用于分析具有固定效应和随机效应的数据结构。它能够处理数据中的组内相关性和个体差异，广泛应用于生态学、心理学等领域的统计分析。如果数据满足正态分布但有组内相关性，使用线性混合模型（LMM）。

最小二乘均值（least squares means）可以视作某一效应的边际均值（marginal means）。对于 LMM 模型而言，即控制某一固定效应变量水平得到的因变量预测值均值。在实际建模分析过程中，最小二乘均值可以比较在同一条件下某固定效应水平变化导致的预测值差异大小。

2019年11月21日 · 基于R语言复杂数据回归与混合效应模型【多水平/分层/嵌套】技术与代码（一般线性回归（lm）、广义线性回归（glm）；线性混合效应模型（lmm）及广义线性混合效应模型(glmm)）

线性混合效应模型（Linear Mixed Models or Linear Mixed-Effects Models，简称 LME 或 LMM），介绍模型的基础理论，包括一般形式，矩阵表示，参数估计，假设检验，模型诊断，模型评估。

2019年12月18日 · Linear Mixde Model, 简称LMM, 称之为线性混合模型。 从名字也可以看出，这个模型和一般线性模型有着很深的渊源。 线性混合模型是在一般线性模型的基础上扩展而来，在回归公式中同时包含了以下两种效应

Quoted from [Brady et al. 2014]:A linear mixed model (LMM) is a parametric linear model for clustered, longitudinal, or repeated-measures data that quantifies the relationships between a continuous dependent variable and various predictor