不可忽略缺失数据下混合效应模型的Bayes局部影响分析：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学研究和数据分析中，数据结构日益复杂，传统的统计模型往往难以满足实际需求。混合效应模型（Mixed-effectsModel，MEM）应运而生，它结合了固定效应和随机效应，能够有效处理具有多层次结构和重复测量的数据，在医学、生物学、社会科学等众多领域得到了广泛应用。例如在医学研究中，对患者长期治疗过程中的生理指标变化分析，混合效应模型可以同时考虑不同患者个体间的差异（随机效应）以及治疗方案、时间等因素对所有患者的共同影响（固定效应），从而更全面地描述数据特征，提供更准确的