これは「Juliaの混合効果モデル」というLinuxアプリです。最新リリースはv5.0.3sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、Julia の Mixed-effects models というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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Juliaの混合効果モデル
DESCRIPTION
このパッケージは、線形混合モデル（LinearMixedModel）と一般化線形混合モデル（GeneralizedLinearMixedModel）を定義します。統計モデルAPIの抽象化を使用して、ユーザーはモデルの構築、フィッティング（fit/fit!）、およびクエリを行うことができます。混合効果モデルは、1つ以上の共変量の関数として応答変数を扱う統計モデルです。カテゴリカルな共変量の場合、共変量のレベルに関連付けられた係数は、「治療XNUMXとプラセボの比較による効果」のように、効果と呼ばれることがあります。共変量の潜在的なレベルが固定され、再現可能である場合（例えば、性別のレベルが「F」と「M」の場合）、それらは固定効果パラメータでモデル化されます。レベルが母集団からのサンプル（例えば、特定の観測における被験者または項目）を構成する場合、それらはランダム効果としてモデル化されます。
オプション
- 混合効果モデルには固定効果項とランダム効果項の両方が含まれる
- 固定効果の場合、興味深いのは係数自体、あるいは係数の組み合わせである。
- ランダム効果の場合、興味深いのは集団全体における効果の変動性である。
- Windows、Linux、macOS の場合
- 混合効果モデルは、応答変数を1つ以上の共変量の関数として表す統計モデルである。
- 典型的な分布形式は、バイナリデータの場合はベルヌーイ分布、カウントデータの場合はポアソン分布です。
プログラミング言語
ジュリア
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/mixed-effects-models.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
