При поиске любой информации о маргинальной модели и модели случайных эффектов и о том, как выбирать между ними, я нашел некоторую информацию, но это было более или менее математическое абстрактное объяснение (как, например, здесь: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Где-то я обнаружил, что наблюдаются существенные различия между оценками параметров между этими двумя методами / моделями ( http://www.biomedcentral.com/1471-2288/2/15/ ), однако Zuur et al. , (2009, стр. 116; http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-0-387-87458-6). Маржинальная модель (подход с использованием обобщенных оценочных уравнений) выводит усредненные по населению параметры, в то время как результаты модели случайных эффектов (обобщенная линейная смешанная модель) учитывают случайный эффект - субъект (Verbeke et al. 2010, стр. 49–52; http: / /link.springer.com/chapter/10.1007/0-387-28980-1_16 ).
Я хотел бы видеть, как непрофессиональное объяснение этих моделей проиллюстрировано на некоторых модельных (реальных) примерах на языке, привычном для не статистиков и нематематиков.
Подробно хотелось бы узнать:
Когда следует использовать маргинальную модель, а когда следует использовать модель случайных эффектов? Для каких научных вопросов подходят эти модели?
Как следует интерпретировать результаты этих моделей?