Mixed Model
Mixed Model은 관측값 간 correlation을 고려하여 모델링을 할 때 유용한 방법이다. 예를 들어, 특정 학교의 학생들의 데이터는 다른 학교에 비해 유사할 가능성이 높다는 점을 고려할 수 있다.
1. Random Intercepts Model
random effect의 군집 구조가 하나인 경우
$$
gpa = b_{intercept}
$$
Mixed Model은 관측값 간 correlation을 고려하여 모델링을 할 때 유용한 방법이다. 예를 들어, 특정 학교의 학생들의 데이터는 다른 학교에 비해 유사할 가능성이 높다는 점을 고려할 수 있다.
random effect의 군집 구조가 하나인 경우
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gpa = b_{intercept}
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