線形混合効果モデル (LMM) のレクチャー
線形混合効果モデル (LMM)を理解しよう
LMM は現代の統計学において重要なツールであり、その利用が急速に広がっています。
LMM を理解することで、あなたのデータ分析スキルは大きく向上します。複雑な現実世界のデータを扱う上で、非常に有用なスキルとなるでしょう。
LMM の歴史と現状
- 1980年代から理論が発展し、90年代後半から実用化が進んだ比較的モダンなツール
- 統計ソフトウェアの発展により、近年急速に普及
- 多くの分野で標準的な分析ツールとして確立されつつある
特徴
- 複雑なデータ構造を扱える柔軟性
- 個体差と全体傾向を同時に分析可能
- 実際のデータ分析における多数のメリット
- 欠損値があっても分析可能
- 不均衡データに対応可能
- 時間依存性のモデリングに適している
ぜひ学ぶべき理由
- データサイエンスの発展に伴い、需要が増加している
- 心理学、生態学、医学など多くの分野で重要視されている
- 他の統計手法では捉えられない洞察を得られる可能性が高い