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擬似反復と反復について
ある個体から複数のデータを取る「擬似反復」と、一つの個体から一つのデータを取る「反復」の一般化線形モデルにおける扱いの違いがよくわかりません。 なぜ擬似反復の場合は個体差をモデルに組み込むのに対し、反復の場合は個体差をモデルに組み込まない（組み込めない）のでしょうか。 「反復の場合はひとつの個体からひとつのデータしか取っていないため、個体差を考慮できない」というような記述も見ましたが、これの意味もよくわかりません。 よろしくお願いいたします。
- appleorange2014
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>反復では「一つの個体から一つのデータを取る」という操作を複数の >個体に対して行って複数のデータを得るわけですよね。 それは疑似反復でしょう。 反復は「一つの個体から一つのデータを取る」という操作を同じ個体に対して何度も行うから「反復」（同じことを繰り返す）なんです。
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- foomufoomu
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>ある個体から複数のデータを取る「擬似反復」と >一つの個体から一つのデータを取る「反復」の 初めの文は「複数の個体から複数のデータ・・・」ではありませんか？ >擬似反復の場合は個体差をモデルに組み込むのに対し 複数の個体なら、個体差が生じるのは当然で、 >反復の場合は個体差をモデルに組み込まない 1つの個体には、個体差はありません。 もしかして「個体差」の意味がわからないのですか？
補足
いえ、個体差の意味はわかります。 反復では「一つの個体から一つのデータを取る」という操作を複数の個体に対して行って複数のデータを得るわけですよね。 結果として複数の個体からデータを取っているのに個体差をモデルに組み込めないのはなぜでしょうという質問です。
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