这个问题问得特别到位，刚好点破了不少人对混合模型定义和PROC MIXED工具定位的模糊点！

首先得明确混合模型的核心：它必须同时包含固定效应和随机效应。当你在PROC MIXED里只写REPEATED语句、完全没加RANDOM语句的时候，你拟合的其实是一个带有结构化协方差的固定效应模型，严格来说它并不属于混合模型的范畴——因为模型里根本没有随机效应项。

可能有人会疑惑：那PROC MIXED名字里都带"MIXED"了，为啥还能拟合非混合模型？其实这正是它的灵活性所在：PROC MIXED是一个通用的线性模型拟合框架，它的能力远不止混合模型，还能处理普通固定效应模型（包括带重复测量结构的）。你用REPEATED语句的作用，只是告诉SAS：重复测量数据的协方差结构不是简单的独立同分布，而是要按照你指定的方式（比如复合对称、一阶自回归等）来估计，这时候模型里所有的效应都是固定的，和PROC GLM中带REPEATED语句的场景类似，但PROC MIXED在协方差结构的选择和估计上会更灵活。

举个简单的代码例子对比就更清楚了：

• 无RANDOM语句的情况：

PROC MIXED DATA=myData;
  CLASS subject time;
  MODEL y = time;
  REPEATED / SUBJECT=subject TYPE=CS;
RUN;

这里只有time是固定效应，REPEATED仅仅是定义了同一个subject下不同time点观测的协方差结构（这里是复合对称），没有任何随机效应，所以这是带复合对称协方差的固定效应重复测量模型，不是混合模型。

• 加了RANDOM语句的情况：

PROC MIXED DATA=myData;
  CLASS subject time;
  MODEL y = time;
  RANDOM INTERCEPT / SUBJECT=subject;
  REPEATED / SUBJECT=subject TYPE=CS;
RUN;

这时候引入了subject水平的随机截距，模型同时包含固定效应（time）和随机效应，这才是标准的混合模型。

总结一下：结论非常明确——当PROC MIXED中没有使用RANDOM语句时，哪怕用了REPEATED语句，这个模型也不属于混合模型，只是一个带有特殊协方差结构的固定效应模型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jakub Morze