Residual effects are also often cor

Residual effects are also often correlated when we have repeated measures on the same subjects (e.g., measuring the same trees or animals at different ages) or when we measure multiple traits on each experimental unit and want to fit multivariate models. A trait measured at different ages can be treated in some cases as just a specific form of a multivariate model with different traits. For example tree height could measured at ages 2, 4 and 6 and recorded as Heigh2, Heigh4, Heigh6. The algebraic expression of residual variance matrix for repeated measure and for multivariate models is

結果 (中文) 1:

残余影响还经常相连时我们已经重复同一对象上的措施 （例如，测量相同的树或动物在不同的年龄） 或者当我们测量多个性状对每个实验的单位，要适合多元模型。测量在不同的年龄特点可以被视为在某些情况下只是与不同性状的多元模型的具体形式。例如树高度能在 2、 4 和 6 的年龄测定并记录为 Heigh2、 Heigh4、 Heigh6。重复测量和多变量模型的残差矩阵代数表达式是

結果 (中文) 2:

残余的影响时，我们已经反复对同一科目的措施也常常相关（例如，测量同一树木或动物在不同的年龄），或者当我们衡量每个实验单元上的多个特征和希望，以适应多变量模型。在不同年龄测定的性状可以在某些情况下被视为具有不同性状的多变量模型的只是一个具体形式。例如树高度可以在年龄2，4和6测量并记录为Heigh2，Heigh4，Heigh6。剩余方差矩阵的重复测量和多变量模型的代数表达式

結果 (中文) 3:

残留的影响也往往是相关的，当我们重复测量相同的主题（例如，测量相同的树木或动物在不同的年龄），或当我们测量每个实验单元的多个性状，并希望适合多元模型。在不同的年龄测量的性状可以被视为在某些情况下，只是一个特定形式的多变量模型具有不同的性状。例如，树的高度可以在2岁的测量，4和6，记录为heigh2，heigh4，heigh6。重复测度残差方差矩阵的代数表达式及多元模型