随机截距:在混合效应模型/多层模型中,允许不同组(如班级、医院、个体)拥有各自不同的基线水平(截距);这些组别截距被视为从某个总体分布中“随机抽取”,用来刻画组间差异与组内相关性。(除随机截距外,模型也可能包含随机斜率等其他随机效应。)
/ˈrændəm ˈɪntərsɛpt/
A random-intercept model lets each school have its own baseline score.
随机截距模型允许每所学校有各自的基线分数。
We fitted a random-intercept logistic regression to account for repeated measurements within patients, improving uncertainty estimates compared with a fixed-effects-only model.
我们拟合了一个随机截距的逻辑回归模型,以处理同一患者内的重复测量,从而相比仅含固定效应的模型更好地估计不确定性。
random 源自中古法语 random(“迅速、冲动;随意”之意的演变),在统计语境中常指“视为随机变量/来自概率分布”。intercept 来自拉丁语 intercipere(“截取、拦截”),在数学中指直线与坐标轴的“截距”。合在一起,random-intercept 直观表示“把截距当作随机变量处理”。