観測値が1つしかない被験者との混合モデルをフィットできますか？

非常に大規模なデータセットを使用しており、個々の場所について長期にわたって繰り返し測定を行っています。一部の場所には10のデータポイントがあり、一部の場所には1つのデータポイントしかない場合があります。混合モデルをフィットさせ、ランダム効果として位置を使用します。私の質問は、データポイントが1つしかない場所を使用できますか（1つのデータだけで回帰直線を作成できないため）、またはそれらの場所を除外する必要がありますか？

モデルにそれらを保持する必要があります。これらは、場所のランダム効果の分散の推定には影響しませんが、平均構造の推定に使用できます。

より具体的には、位置変量効果分散とし、説明できない分散とします。単一の観測との位置の尤度関数はでない曲率を有していない長いほど残ります定数（つまり、2つの分散は互いに識別されませんが、合計分散は識別されます）。しかし、回帰係数には曲率があります。$\sigma^{2}_{1}$$\sigma^{2}_{2}$$\sigma^{2}_{1}$$\sigma^{2}_{1}+\sigma^{2}_{2}$$\beta$

うまくいけば、これがデータセットであまり一般的ではないか、変量効果の分散の推定が非常に不正確になるでしょう。