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要約 C.R. ヘンダーソンによって提示された混合モデル方程式は、さまざまな固定要素とランダム要素を持つモデルのフィッティングに柔軟性を提供する方法論の基盤を提供します。この方法論から分散分析の応用を教える利点が示されています。推定可能な関数の選択と推論空間との関係に特に重点が置かれています。
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Robert A. McLean
William L. Sanders
Walter W. Stroup
The American Statistician
University of Tennessee at Knoxville
University of Nebraska–Lincoln
Institute of Agriculture and Natural Resources
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マクリーンら（Fri）はこの問題を研究しました。
www.synapsesocial.com/papers/6a10a600d478ddac0ffd58e0 — DOI: https://doi.org/10.1080/00031305.1991.10475767
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