Mixed linear models are a particula

Mixed linear models are a particular class of models containing both fixed and random effects. Loosely speaking, a mixed model is a model where some terms remain constant over repeated sampling and some other terms vary at random according to some distribution. For simplicity from now on we will drop the notation linear and refer to these models simply as mixed models. For any mixed model we can identify three main components: the equation of the model, the expectations and Variance-Covariance for the random effects, and all the remaining assumptions regarding the model.

結果 (中文) 1:

混合线性模型是包含固定和随机效应模型的特定类。不严格地说，混合效应模型是一个模型，一些术语恒定重复采样和一些其他条款随意一些分布会发生变化。为简单起见从现在开始我们将下降线性符号和引用这些只是作为混合模型的模型。对于任何混合模型，我们可以确定三个主要组件︰ 模型、 期望和方差-协方差方程随机效应，和关于模型的所有剩余的假设。

結果 (中文) 2:

混合线性模型是某一类含固定和随机效应模型。严格地说，混合模式正是一些方面仍然在重复采样，并不断根据一些分布一些其他条款随意变化的典范。从现在开始，简单起见，我们将删除符号线性和参考这些模型简称为混合模型。为任何混合模型，我们可以识别三个主要组件：该模型的方程，为随机效应的期望和方差 - 协方差，并且所有对于模型剩余的假定。

結果 (中文) 3:

混合线性模型是包含固定和随机效应的一类特殊模型.。松散地说，混合模型是一个模型，其中一些条款保持不变，重复抽样和其他一些条款根据随机分布有所不同。为简单起见，从现在起，我们将下降的线性表示，并参考这些模型简单地作为混合模型。对于任何混合模型，我们可以确定三个主要组成部分：方程的模型，期望和方差协方差的随机效应，以及所有剩余的假设有关的模型。