拟合值是预测的 Y 或 ,它是使用估计回归方程的给定预测变量值的平均响应值。
项 | 说明 |
---|---|
Zi | 模型中第 i 个随机效应的已知编码的 n x mi 矩阵 |
Z' | Z 的转置 |
y | 响应数据 |
X | 设计矩阵,包括常量 |
第 i 个随机因子的方差分量 | |
误差方差分量 | |
In | 具有 n 个行和列的恒等矩阵 |
一个新观测值的预测响应将落入的范围。预测区间的计算取决于是要计算边际拟合的区间还是条件拟合的区间。
其中
以下公式可以指定 t 统计量的自由度:
其中
其中
t 统计量的自由度为:
其中
项 | 说明 |
---|---|
具有给定自由度的 t 分布的 1–α/2 百分位数 | |
新随机预测变量值的向量 | |
误差方差分量 | |
新固定预测变量值的向量 | |
第 i 个随机因子的方差分量 | |
Im | 具有 m 个行和列的恒等矩阵 |
m | 可表示模型中第 i 个随机项的设计矩阵中的列数 |
c | 模型中的随机效应数 |
Zi | 模型中第 i 个随机效应的 n x mi 设计矩阵 |
Z'i | Zi 的转置 |
一组给定预测变量值的估计均值响应将落入的范围。
其中
当批次是随机因子时,自由度将使用以下公式:
其中
项 | 说明 |
---|---|
t1-α/2, df | 具有给定自由度的 t 分布的 1–α/2 分位数 |
拟合值的标准误 | |
X | 设计矩阵,包括常量 |
X' | X 的转置 |
误差方差分量 | |
第 i 个随机因子的方差分量 | |
Zi | 模型中第 i 个随机效应的已知编码的 n x mi 矩阵 |
Zi' | Zi 的转置 |
In | 具有 n 个行和列的恒等矩阵 |
xi | 拟合或预测的预测变量值 |
W | 误差方差分量的渐近方差-协方差矩阵 |
c | 模型中的随机效应数 |