Sadece 1 gözlemi olan deneklerle karışık bir model takabilir miyim?

Bireysel konumlar için zaman içinde tekrarlanan ölçümler yaptığım çok büyük bir veri setim var. Bazı konumlarda 10 veri noktası ve bazı konumlarda yalnızca 1 veri noktası olabilir. Karışık bir modele uyuyorum ve konumları rastgele efektler olarak kullanıyorum. Benim sorum hala sadece 1 veri noktası olan konumu kullanabilir miyim (sadece 1 veri ile regresyon çizgisi oluşturamayacağınız için) ya da bu konumları hariç tutmalı mıyım?

Onları modelde tutmalısınız. Konum rasgele etki varyansını tahmin etmek için hiçbir katkıda bulunmazlar, ancak bunları ortalama yapıyı tahmin etmek için kullanabilirsiniz.

Daha spesifik olarak, $\sigma^{2}_{1}$ konum rastgele etki varyansı ve $\sigma^{2}_{2}$açıklanamayan varyans. Tek bir gözlemi olan bir konum için olasılık fonksiyonunun eğriliği yoktur$\sigma^{2}_{1}$ olduğu sürece $\sigma^{2}_{1}+\sigma^{2}_{2}$sabit kalır (yani iki varyans birbirinden tanımlanmaz, ancak toplam varyans tanımlanır). Ama içinde eğrilik var$\beta$, regresyon katsayıları.

Umarım bu veri kümenizde çok yaygın değildir veya rastgele etki varyansı hakkında kesin olmayan bir tahmininiz olacaktır.