Digital Module 16: Longitudinal Data Analysis     

Jeffrey R. Harring  Tessa L. Johnson 《Educational Measurement》2020,39(3):137-138

In this digital ITEMS module, Dr. Jeffrey Harring and Ms. Tessa Johnson introduce the linear mixed effects (LME) model as a flexible general framework for simultaneously modeling continuous repeated measures data with a scientifically defensible function that adequately summarizes both individual change as well as the average response. The module begins with a nontechnical overview of longitudinal data analyses drawing distinctions with cross-sectional analyses in terms of research questions to be addressed. Nuances of longitudinal designs, timing of measurements, and the real possibility of missing data are then discussed. The three interconnected components of the LME model—(1) a model for individual and mean response profiles, (2) a model to characterize the covariation among the time-specific residuals, and (3) a set of models that summarize the extent that individual coefficients vary—are discussed in the context of the set of activities comprising an analysis. Finally, they demonstrate how to estimate the linear mixed effects model within an open-source environment (R). The digital module contains sample R code, diagnostic quiz questions, hands-on activities in R, curated resources, and a glossary.  相似文献   

线状需求下两阶段设施选址问题     

王紫萌  周建勤 《上海海事大学学报》2020,41(3):60-65

鉴于大型交通线路建设项目的物资需求随时间变化(在初期阶段需求较低;在后续阶段项目全面展开,需求显著上升),本文采用线积分对沿线连续分布的线状物资需求进行刻画,构建两阶段设施选址模型,第一阶段进行部分设施的选址,第二阶段对剩余设施选址,以实现系统总成本最低的目标。针对模型特点,设计基于Voronoi图的两阶段交替定位-分配(alternative location-allocation,ALA)算法进行求解,并进行实例分析,比较两阶段模型与传统模型的异同。研究表明,将两阶段设施选址模型应用于交通线路建设项目多物流节点选址,能节约运营成本,并缓解初期资金压力。  相似文献   

哪些研究问题需要用分层线性模型回答   总被引：6，自引：0，他引：6  

张力为 《天津体育学院学报》2002,17(2):36-39

采用常规的回归分析或方差分析处理行为科学与社会科学研究中经常遇到的嵌套数据，不能满足独立观察的假定，得到的标准误差较小，导致I型错误扩大化，同时，也不利于对不同层次变量不同作用的探讨，分层线性则明确区分数据层次，通过对个体水平变量和组别水平变量的分层综合分析，避免了上述弊病，因而可对个体水平的变量进行更准确的预测和更合理的解释，通过实例介绍了将研究问题与分层线性模型有机结合的方法。  相似文献   

三维影相的新算法——修正的直接线性变换     

方兴  谭汀 《体育科学》1992,(4)

通过引入摄影机镜头的内、外方位元素的约束条件,导出了一种修正的DLT(MDLT)方法。该方法用于影片和录相的实测,得到一些有意义的结果。当测量的标定控制点点数较少(6～8个),且这些点的位置在空间和成像面分布不均匀时,用MDLT计算的结果比DLT的结果要好,误差可降低80％以上。  相似文献   

约束线性方程组唯一解的Cramer法则     

刘桂香  张春平 《扬州教育学院学报》2001,19(3):1-3

A∈Cmxn,T为Cn的子空间.本文给出了约束线性方程组Ax=b(x∈T)的唯一解的Cramer法则,同时也给出了一些相容或不相容线性方程组在一定意义下解的Cramer法则.  相似文献   

图书馆网络信息服务管理模式析探   总被引：1，自引：0，他引：1  

豆洪青 《图书情报工作》2006,50(2):87-89

从点、线、面的角度，分别论述图书馆网络信息服务管理的三种基本模式——点状管理模式、线性管理模式、网状管理模式；在分析各模式在图书馆的应用表现形式和各自特点的基础上，提出环境管理模式是理想的图书馆网络信息服务管理模式。  相似文献   

Jacobi与Gauss—Seidel迭代法求解线性方程组收敛性比较与研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

王育琳贺迅宇  张尚先 《株洲师范高等专科学校学报》2004,9(5):30-32

Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法是计算机求解线性方程组常用的两种迭代法,但是这两种方法对方程的收敛性要求很严,大部分方程组均不能用以求解.给出一些基本技巧:对于简单的2阶方程组,若Jacobi法与Gauss-Seidel法均发散,可交换其两行求得其解;对一般性方程,给出一个应用性较强的定理,将方程Ax=b ATAx=ATb,可以用Gauss-Seidel求得任何｜A｜≠0方程组的解.  相似文献   

随机微分方程的几种参数估计方法     

蔡昕芮  王丽瑾 《中国科学院大学学报》2017,34(5):529-537

提出3种基于离散观测数据的随机微分方程参数估计的方法。第1种方法应用于线性随机微分方程。推导出这类方程的真解的相关运算服从的分布，使观测数据的运算也服从此分布，由此来估计漂移系数与扩散系数中的未知参数。第2种方法用于Itô型随机微分方程。推导出Euler-Maruyama格式的数值解的相关运算服从的分布，使观测数据的运算服从此分布，由此来估计参数。第3种方法用于Stratonovich型随机微分方程。推导出中点格式的数值解的相关运算服从的分布，使观测数据的运算服从此分布，以此来估计参数。数值实验验证了这3种方法的有效性。数值实验显示，Euler-Maruyama格式参数估计的误差约为O（h^0.5）阶，中点格式参数估计的误差约为O（h）阶，其中h是数值方法的时间步长。我们提出的3种估计方法均比文献中已有的EM-MLE方法更精确。  相似文献   

带有一个噪声的随机微分方程的全隐式格式     

孙丽莹  王丽瑾 《中国科学院大学学报》2016,33(3):306-310

通过将Itô型随机微分方程转换为等价的Stratonovich型和向后Itô型随机微分方程,构造出分别与Stratonovich型和向后Itô型随机微分方程相容的两种全隐式随机数值格式.这两种数值格式应用于带一个噪声的随机微分方程,且均为均方1阶收敛的.  相似文献   

Optimal sampling frequency in recording of resistance training exercises     

Paolo Bardella  Irene Carrasquilla García  Marco Pozzo  Julio Tous-Fajardo  Eduardo Saez de Villareal 《Sports biomechanics / International Society of Biomechanics in Sports》2017,16(1):102-114

The purpose of this study was to analyse the raw lifting speed collected during four different resistance training exercises to assess the optimal sampling frequency. Eight physically active participants performed sets of Squat Jumps, Countermovement Jumps, Squats and Bench Presses at a maximal lifting speed. A linear encoder was used to measure the instantaneous speed at a 200 Hz sampling rate. Subsequently, the power spectrum of the signal was computed by evaluating its Discrete Fourier Transform. The sampling frequency needed to reconstruct the signals with an error of less than 0.1% was f_99.9 = 11.615 ± 2.680 Hz for the exercise exhibiting the largest bandwidth, with the absolute highest individual value being 17.467 Hz. There was no difference between sets in any of the exercises. Using the closest integer sampling frequency value (25 Hz) yielded a reconstruction of the signal up to 99.975 ± 0.025% of its total in the worst case. In conclusion, a sampling rate of 25 Hz or above is more than adequate to record raw speed data and compute power during resistance training exercises, even under the most extreme circumstances during explosive exercises. Higher sampling frequencies provide no increase in the recording precision and may instead have adverse effects on the overall data quality.  相似文献