定量描述和估計本地番鴨的生長軌跡和體重參數(shù)。[方法]飼養(yǎng)番鴨116只，觀察21周。用Gompertz、logistic、von Bertalanffy、Richards和Brody五個生長函數(shù)擬合番鴨

定量描述和估計本地番鴨的生長軌跡和體重參數(shù)。[方法]飼養(yǎng)番鴨116只，觀察21周。用Gompertz、logistic、von Bertalanffy、Richards和Brody五個生長函數(shù)擬合番鴨體重增長的非線性混合效應(yīng)模型，并用8個生長參數(shù)（成熟體重、拐點年齡、拐點體重、出生體重、絕對生長率、相對生長率、，根據(jù)信息準(zhǔn)則、誤差方差和生長參數(shù)估計精度計算了各模型的生長率和生長率，比較了不同模型的擬合和估計結(jié)果。[結(jié)果]與非線性固定效應(yīng)模型相比，5種非線性混合效應(yīng)模型在擬合番鴨體重生長方程和估計8個生長參數(shù)方面的精度均有提高，Gompertz非線性混合效應(yīng)模型的信息準(zhǔn)則最小，誤差方差降低99.92%在效應(yīng)模型中，信息準(zhǔn)則最小，誤差方差降低率分別為89.80%和91.81%。

什么是線性混合效應(yīng)模型？

在SPSS中，這種類型的數(shù)據(jù)不是面板數(shù)據(jù)，而是層次數(shù)據(jù)。分析方法中常采用線性混合模型。在SPSS13中，可以使用analyze-> mixed model-> linear。如果模型很復(fù)雜，SPSS就做不到。你需要找到一些特殊的軟件，比如朋友提到的Eviews。