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混合模型中的系数
在矩阵项中，系数的向量为：
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
| X | 设计矩阵，包括常量 |
| X' | X 的转置 |
| Y | 响应数据 |
 | 逆  |
 |
   |
 | 具有 n 个行和列的恒等矩阵 |
 | 模型中第 i 个随机效应的方差比率 |
 | 模型中第 i 个随机效应的已知编码的 n x mi 矩阵 |
| mi | 第 i 个随机效应的水平数 |
| c | 模型中的随机效应数 模型具有时间、批次和“时间*批次”交互作用项时，c = 2 模型具有时间和批次时，c = 1 |
混合模型中系数的标准误
系数的标准误取决于固定效应的检验方法。有关该表示法的更多详细信息，请转到“方法”部分和“固定效应检验”部分。
Kenward-Roger 近似
估计系数的标准误是矩阵的对角线元素的平方根
。
其中
Satterthwaite 近似
标准误是以下矩阵的对角线元素的平方根：
。
。
其中
系数的自由度
以下假设用于系数的检验：
以下方程给定第
系数的自由度：
系数的自由度：
有关该表示法的更多详细信息，请转到“方法”部分和“固定效应检验”部分。
系数的置信区间
(1 − α)% 的置信限（用于第
系数）具有以下方程：
系数）具有以下方程：
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
 | 估计系数 |
 | 自由度为 df 的 t 分布的第 1 − α/2 个百分位数 |
 | 估计系数的标准误 |
T 值
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
 | 检验统计量（对于第  系数） |
 | 第 估计系数 |
 | 标准误（对于第 估计系数 |
p 值 (P)
以下方程为系数等于 0 的原假设给定双侧 P 值：
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
 | 原假设 T 小于计算出的绝对值  时的概率。此处，T 服从自由度为 df 的 t 分布。 |
 | t 值（对于第 系数）。 |
