Яка різниця між змішаним і GLM?

PROC MIXED визначає випадкові ефекти як справді випадкові, тоді як PROC GLM визначає всі ефекти як фіксовані, а потім коригує випадкові ефекти після їх оцінки (http://support.sas.com/faq/009/FAQ00971.html).

Re: Порівняння proc glm і proc mixed Як сказав Стів, PROC GLM для моделі з фіксованим ефектом, PROC MIXED для моделі зі змішаним ефектом . Оскільки COVTEST є тестом на змішаний ефект (значний чи ні), немає причин використовувати PROC GLM.

Узагальнені лінійні змішані моделі розширюють лінійні змішані моделі або ієрархічні лінійні моделі для розміщення неперервних відповідей, таких як двійкові відповіді або підрахунки. Такі моделі корисні, коли дані певним чином кластеризовані, канонічним прикладом в освіті є учні, які працюють у школах.

Підсумовуючи, хоча як моделі лінійної регресії, так і змішані моделі є методами регресії, лінійна регресія підходить для простіших незалежних структур даних із фіксованими ефектами, тоді як змішані моделі призначені для роботи зі складнішими структурами даних як із фіксованими, так і випадковими ефектами.

Узагальнені лінійні моделі (GLM) призначені для ненормальних даних і лише моделюють фіксовані ефекти. Процедури SAS logistic, genmod1 та інші відповідають цим моделям. Узагальнені лінійні змішані моделі (GLMM) призначені для нормальних або ненормальних даних і можуть моделювати випадкові та/або повторювані ефекти. Процедура glimmix підходить для цих моделей.

PROC MIXED визначає випадкові ефекти як справді випадкові, тоді як PROC GLM визначає всі ефекти як фіксовані, а потім коригує випадкові ефекти після їх оцінки (http://support.sas.com/faq/009/FAQ00971.html).