Сайт использует сервис веб-аналитики Яндекс Метрика с помощью технологии «cookie». Пользуясь сайтом, вы даете согласие на использование данной технологии.
Классические методы статистического вывода часто требуют сбалансированных по условиям независимых наблюдений. Однако на практике мы постоянно сталкиваемся с разного рода зависимостями в данных: повторными измерениями, кластеризацией наблюдений, несбалансированностью сравниваемых условий. Это может привести к ненадёжным выводам. Один из самых эффективных способов борьбы с такими неприятностями — регрессионные модели, учитывающие отдельно главные и случайные эффекты. Иван Иванчей об одной из самых удачных реализаций этого метода — пакете lme4 для R. Все материалы встречи:
