อะไรคือความแตกต่างระหว่างแบบผสมผลกระทบและแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น?

ใครช่วยอธิบายความแตกต่างระหว่างแบบผสมและการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นได้ไหม (ฉันมีความรู้เกี่ยวกับสถิติที่ จำกัด มาก)

โมเดลเอฟเฟกต์แบบผสมมีทั้งแบบสุ่มและแบบคงที่ในขณะที่แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นแบบมาตรฐานมีเอฟเฟกต์แบบคงที่เท่านั้น

พิจารณากรณีที่คุณมีข้อมูลเกี่ยวกับเด็กหลายคนที่คุณมีอายุและความสูงของพวกเขาในเวลาที่ต่างกันและคุณต้องการใช้อายุเพื่อทำนายความสูง หากคุณยินดีที่จะสมมติว่าเด็กทุกคนมีความชันและการตัดที่เกี่ยวข้องกับอายุจนถึงความสูงคุณสามารถใส่โมเดลเชิงเส้นปกติเข้ากับอายุเป็นตัวทำนายและส่วนสูงได้ นอกจากนี้คุณยังสามารถใส่แบบจำลองเอฟเฟกต์ถาวรรวมถึงคำ id สำหรับเด็กแต่ละคนที่จะพอดีกับการสกัดกั้นแยกต่างหาก (หรือความชันและการสกัดกั้นหากคุณรวมการโต้ตอบ) สำหรับเด็กแต่ละคน

โมเดลเอฟเฟ็กต์แบบผสมจะช่วยให้คุณพอดีกับการสกัดกั้นและความชันโดยเฉลี่ยเป็นเอฟเฟกต์คงที่ แต่จากนั้นคุณสามารถรวมการสกัดแบบสุ่ม (และความชันแบบสุ่มหากต้องการ) ซึ่งเป็นแบบจำลองความเป็นไปได้ของความแตกต่างระหว่างเด็ก ๆ แบบจำลองผลกระทบ เพื่อชื่นชมข้อดีอย่างเต็มที่ต้องใช้มากกว่าคำตอบที่นี่คุณควรอ่านในหัวข้อในตำราเรียนหรือเข้าชั้นเรียนที่พูดถึงแบบจำลองเอฟเฟกต์ผสม

ในความคิดของฉันแบบจำลองเชิงเส้นและแบบผสมเชิงเส้นใน R: การสอนสองส่วนโดย Bodo Winter เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับคนที่ไม่มีพื้นฐานด้านสถิติที่แข็งแกร่ง