[讲座/北理工]R语言入门-线性混合模型分析_王蓓老师_200824
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ANOVA是线性模型换种方式来呈现
变量是类别性的，而非连续性的
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intercept，截距
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我们假设A和B是一样的，P代表了这个假设出错的概率，P越小，A和B越有可能是一样的。
T检验和其他假设检验的P值怎么理解 - 知乎 (zhihu.com)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/104351327
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T = intercept / std. error
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R方代表了用来拟合数据的线性模型可靠程度，越大越可靠
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random intercept的解读，随机效应
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mixed effect = fixed effect + random effect
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a：基准，intercept
as：random effect，用来调节intercept
b1：focus条件下音高只间的差异，红线斜率
b2：boundary条件下音高值间差异，绿线斜率
b3：focus与boundary之间的交互作用
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残差有70%是speaker造成的，30%可能是因为sentence或者其他
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T=1.204
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T=2.383
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T=3.213
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卡方检验与其它检验一样，所计算出的统计量越大，在分布中越接近分布的尾端，所对应的概率值P越小
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AIC越小，拟合度越高
模型选择方法：AIC和BIC - 知乎 (zhihu.com)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/142489599
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截距是平均值斜率是两个条件之间的差异
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除了speaker之间是有差异的之外，假设每个speaker的在不同的focus条件下（NF/XF）之下，差异是不同的
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根本差别在于用什么来作为a
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qqline
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如果边界有差异的话那是在哪两个边界有差异
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