广义线性模型结果解读 什么是线性混合效应模型？

定量描述和估计本地番鸭的生长轨迹和体重参数。[方法]饲养番鸭116只，观察21周。用Gompertz、logistic、von Bertalanffy、Richards和Brody五个生长函数拟合番鸭体重增长的非线性混合效应模型，并用8个生长参数（成熟体重、拐点年龄、拐点体重、出生体重、绝对生长率、相对生长率、，根据信息准则、误差方差和生长参数估计精度计算了各模型的生长率和生长率，比较了不同模型的拟合和估计结果。[结果]与非线性固定效应模型相比，5种非线性混合效应模型在拟合番鸭体重生长方程和估计8个生长参数方面的精度均有提高，Gompertz非线性混合效应模型的信息准则最小，误差方差降低99.92%在效应模型中，信息准则最小，误差方差降低率分别为89.80%和91.81%。

什么是线性混合效应模型？

在SPSS中，这种类型的数据不是面板数据，而是层次数据。分析方法中常采用线性混合模型。在SPSS13中，可以使用analyze-> mixed model-> linear。如果模型很复杂，SPSS就做不到。你需要找到一些特殊的软件，比如朋友提到的Eviews。

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