周辺モデルと条件付きモデルの違い

限界モデルは、各クラスタ内の相関を占めます。条件付きモデルは、も考慮に各クラスタ内の相関をとります。

私の質問は：

1. 条件付きモデルはクラスター内および母集団全体の主な効果をモデル化するのに対し、周辺モデルは母集団全体の主な効果をモデル化しますか？
2. 周辺モデルの係数の解釈は、基本的に「通常モデル」と同じです。しかし、条件付きモデルの係数はどうでしょうか？

はい、解釈は「通常のモデル」と非常に似ており、それらの主な違いは、同じクラスター内の観測値を比較するのか、すべてのクラスター間で観測値を比較するのかです。

典型的な条件付きモデル（条件付き指定モデルまたは混合モデルとも呼ばれます）では、係数にはクラスター固有の解釈があります。共変量の係数は、特定の共変量が1単位異なり、他のすべての共変量が同一である観測値における、同じクラスター内の平均応答の差の測定値です。リンク関数に応じて、「差異の測定」は差異、または対数比、または対数オッズ比になります。例外は切片です。これは違いを説明しませんが、代わりにすべての共変量と変量効果がゼロである観測値の平均応答を提供します。

周辺モデルでは、係数には母平均の解釈があります。切片を除いて、係数は平均応答の違いを表しますが、現在はすべての観測全体（したがって、すべてのクラスター全体）を表しています。共変量の係数は、他のすべての共変量が同一である観測における、その共変量の単位差あたりの平均応答（または平均の対数比など）の差です。この定義は、比較が同じクラスター内にあるかどうかにとらわれないことに注意してください。