纵向数据下广义部分线性混合效应模型的贝叶斯分析：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学研究与实际应用中，纵向数据广泛存在于医学、生物学、社会学、经济学等众多领域。所谓纵向数据，是指对同一组个体在多个时间点或不同条件下进行重复观测所得到的数据，它兼具时间序列数据和截面数据的特征。例如，在医学研究中，追踪患者在治疗过程中的各项生理指标变化；在经济学领域，监测企业在不同发展阶段的经营数据。纵向数据能够反映个体随时间或条件变化的动态过程，蕴含着丰富的信息，对于深入理解研究对象的发展规律和内在机制具有重要价值。

广义部分线性混合效应模型作为一种强大的数据分析工具，在处理纵向数据