Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisés<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Salut tout le monde,
J'aimerais ajuster un modèle mixte linéaire généralisé sur mes données. Il semble que la plate-forme Fit Model n'offre pas cette option. Existe-t-il une autre façon de procéder dans JMP ?
Merci pour ton aide
Philippe
Re : Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisésJMP n'a pas la capacité d'ajuster les modèles mixtes linéaires généralisés. L'équipe de développement de JMP est consciente de l'intérêt des utilisateurs pour cette fonctionnalité.
Re : Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisésJ'utilise JMP Pro v12, et il semble que 5 ans plus tard, ce n'est toujours pas possible. Des utilisateurs de JMP ont-ils trouvé un moyen d'exécuter GLMM, peut-être avec R ? Sinon, STATA ou R peuvent exécuter des GLMM.
Re : Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisésMalheureusement, JMP 10 ne semble toujours pas avoir cette capacité pour autant que je sache. Frustrant et je ne comprends pas pourquoi le logiciel n'a pas été modifié pour gérer les effets aléatoires. Je vais pratiquement devoir passer à un autre logiciel (R) pour cette raison. Lors de l'exécution d'une régression logistique, j'ai souvent besoin d'inclure des effets aléatoires.
Re : Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisésSalut,
Des mises à jour sur cette menace pour JMP 10 ?Vous cherchez à exécuter un GLMM.
Merci d'avance.
Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisésEh bien, si quelqu'un utilisant JMP 9 sait le contraire et qu'il peut s'adapter à un GLMM, faites-le nous savoir
Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisésMerci beaucoup, c'est dommage que JMP ne puisse pas (encore) le faire. Je ne peux définitivement pas installer de GLMM avec mon JMP 8.
Tous mes vœux
P
Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisésps, vous pouvez désigner un facteur comme "aléatoire" et également l'inclure en tant qu'effet imbriqué - encore une fois dans ANOV, pas dans GLMM.
Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisésD'accord. J'ai examiné cette question * beaucoup * dans le passé, bien que ma mémoire de ce que j'ai trouvé soit un peu ancienne. Voici un essai.
Vous pouvez effectuer une ANOVA avec des effets aléatoires et imbriqués dans JMP. Une fois que vous avez mis la variable dans la case 'x', vous la mettez en surbrillance et cliquez sur 'attributs' et "aléatoire" est une option. Mais cela suppose que votre variable y a une distribution normale quelque peu raisonnable.
Vous ne pouvez pas faire d'autres GLMM (poison, binôme) avec des effets aléatoires. Il semble que vous puissiez le faire lorsque vous configurez le modèle dans 'fit model'. Mais, lorsque vous appuyez sur "Exécuter le modèle", cela vous indique que le modèle linéaire généralisé ne prend pas d'effets aléatoires. C'est du moins le cas avec JMP 7. Mais j'ai cherché à savoir si je pouvais le faire avec une version plus récente (JMP 9) et je pense que la réponse est toujours non.
Je me suis tourné vers Stata et SAS pour cette analyse (la survie avec les familles comme effet aléatoire). J'ai trouvé Stata plus facile à utiliser, mais il serait utile de connaître SAS ou R ces jours-ci. C'était il y a quelques années, mais il semble que les mêmes versions de JMP soient toujours disponibles.
Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisésJe recherche actuellement GLMM car j'ai besoin d'introduire des effets aléatoires et potentiellement même des effets imbriqués.
Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisésJ'utilise JMP 7, mais il propose des modèles généralisés sous la plate-forme 'fit model'.
Ajuster le modèle, puis sous "Personnalité" (en haut à droite), vous trouvez différentes options dont "Modèle linéaire généralisé". Il vous donne ensuite la possibilité de spécifier la distribution (binomiale, poisson ou exponentielle). On peut également passer directement à la régression logistique (binomiale ou ordinale) en tant que "personnalité" dans le "modèle d'ajustement". Est-ce ce que vous recherchez, ou essayez-vous de trouver autre chose, comme un modèle mixte (GLMM) ?
