2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁
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文檔簡介

1、.ST 732 Applied Longitudinal Data AnalysisLecture NotesM. DavidianDepartment of StatisticsNorth Carolina State Universityc ?2005 by Marie DavidianTABLE OF CONTENTS ST 732, M. DAVIDIAN5.6 Specialized within-unit hypothese

2、s and tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1345.7 Adjusted tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1445.8 Implementation with SAS . . . . . . . . . . .

3、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1456 Multivariate repeated measures analysis of variance 1726.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1726.2 G

4、eneral multivariate problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1756.3 Hotelling’s T 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1766.4 One-way MANO

5、VA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1796.5 Profile Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1846.6 Implementation with SAS . .

6、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1887 Drawbacks and limitations of classical methods 2017.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7、. . 2017.2 Assumptions and restrictions of classical methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2018 General linear models for longitudinal data 2088.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2088.2 Simplest case – one group, balanced data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2108.3 General case – several groups, unbalanced data, covariates . . . . . . .

9、. . . . . . . . . . 2128.4 Models for covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2228.5 Inference by maximum likelihood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10、. . 2288.6 Restricted maximum likelihood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2408.7 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2438.8 Im

11、plementation with SAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2478.9 Parameterizing models in SAS: Use of the noint option in SAS model statements in PROC GLM and PROC MIXED . . . . . . . .

12、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2968.10 Using SAS model, contrast, and estimate statements . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3059 Random coefficient models for multivariate normal data 3089.

13、1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3089.2 Random coefficient model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3099.3 Inference

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