課程內容:

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1. 為什么學習SAS編程
   • 課程結構
   • SAS Enterprise Guide基礎知識回顧
   • 理解SAS編程的優勢
2. 混合模型介紹
   • 確定固定和隨機效應
   • 描述線性混合模型方差和假設
   • 使用MIXED程序為隨機化完全區組設計擬合一個線性混合模型
   • 寫CONTRAST和ESTIMATE聲明執行自定義假設檢驗
3. 設計實驗中的混合模型實例
   • 為雙向混合模型擬合一個線性混合模型
   • 為嵌套混合模型擬合一個線性混合模型
   • 為二裂式區組設計擬合一個線性混合模型
   • 為交叉對照設計擬合一個線性混合模型
4. 含協變量的混合模型實例
   • 擬合含隨機效應的協方差模型
   • 執行隨機系數回歸分析
   • 進行層次線性建模
5. 最佳線性無偏預測
   • 解釋BLUPs和EBLUPs
   • 生成與固定和隨機效應有關的參數估計
   • 解釋LSMEANS和EBLUPs的差別
   • 使用MIXED程序計算LSMEANS和EBLUPs
6. 重復測量分析
   • 討論重復測量分析問題，包括協方差機構建模
   • 使用MIXED程序四個步驟分析重復測量數據
7. 混合模型殘差診斷和疑難解答/故障診斷
   • 為線性混合模型執行殘差和影響診斷
   • 解決收斂問題
8. 線性混合模型的附加信息（自學）
   • 討論非平衡數據，含空值的數據，估計和推斷方差參數，不同分母自由度估計方法
9. 廣義線性和非線性混合模型的介紹
   • 討論需要廣義線性混合模型和非線性模型分析的情況
   • 使用GLIMMIX程序為廣義線性混合模型進行分析