Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter Modelle<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo zusammen,
Ich möchte ein verallgemeinertes lineares gemischtes Modell an meine Daten anpassen. Es scheint, dass die Fit Model-Plattform diese Option nicht bietet – gibt es eine andere Möglichkeit, dies in JMP zu tun?
Danke für Ihre Hilfe
Philipp
Betreff: Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter ModelleJMP ist nicht in der Lage, verallgemeinerte lineare gemischte Modelle anzupassen. Dem JMP-Entwicklungsteam ist das Interesse der Benutzer an dieser Funktion bekannt.
Betreff: Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter ModelleIch verwende JMP Pro v12, und es scheint, dass dies 5 Jahre später immer noch nicht möglich ist. Haben irgendwelche JMP-Benutzer eine Möglichkeit gefunden, GLMM auszuführen, vielleicht mit R? Andernfalls können STATA oder R GLMMs ausführen.
Betreff: Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter ModelleLeider scheint JMP 10 diese Fähigkeit immer noch nicht zu haben, soweit ich das beurteilen kann. Frustrierend und ich verstehe nicht, warum die Software nicht modifiziert wurde, um mit zufälligen Effekten umzugehen. Aus diesem Grund werde ich wohl auf eine andere Software (R) umsteigen müssen. Wenn ich eine logistische Regression durchführe, muss ich oft zufällige Effekte einbeziehen.
Betreff: Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter ModelleHi,
Irgendwelche Updates zu dieser Bedrohung für JMP 10?Auf der Suche nach einem GLMM.
Danke im Voraus.
Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter ModelleNun, wenn jemand, der JMP 9 verwendet, etwas anderes weiß und es zu einem GLMM passen kann, lassen Sie es uns wissen
Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter ModelleVielen Dank, schade, dass JMP das (noch) nicht kann. Ich kann definitiv keine GLMMs mit meinem JMP 8 anpassen.
Alles Gute
P
Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter Modelleps Sie können einen Faktor als "zufällig" bezeichnen und ihn auch als verschachtelten Effekt einbeziehen - wieder in ANOV, nicht in GLMM.
Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter ModelleOK. Ich habe mich in der Vergangenheit *viel* mit dieser Frage beschäftigt, obwohl meine Erinnerung an das, was ich gefunden habe, etwas alt ist. Hier ist ein Versuch.
Sie können ANOVA mit zufälligen und verschachtelten Effekten in JMP durchführen. Sobald Sie die Variable in das Feld „x“ eingefügt haben, markieren Sie sie und klicken auf „Attribute“ und „zufällig“ ist eine Option. Aber das setzt voraus, dass Ihre y-Variable eine einigermaßen vernünftige Normalverteilung hat.
Sie können kein anderes GLMM (Gift, Binomial) mit zufälligen Effekten ausführen. Es sieht so aus, als ob Sie das können, wenn Sie das Modell in "Modell anpassen" einrichten. Wenn Sie jedoch auf "Modell ausführen" klicken, wird Ihnen mitgeteilt, dass das verallgemeinerte lineare Modell keine zufälligen Auswirkungen hat. Zumindest ist das bei JMP 7 der Fall. Aber ich habe geprüft, ob ich dies mit einer neueren Version (JMP 9) tun könnte und glaube, dass die Antwort immer noch nein ist.
Ich habe mich für diese Analyse an Stata und SAS gewandt (Überleben mit Familien als Zufallseffekt). Ich fand Stata einfacher zu bedienen, aber es wäre heutzutage hilfreich, SAS oder R zu kennen. Das war vor ein paar Jahren, aber es scheint, dass die gleichen Versionen von JMP immer noch verfügbar sind.
Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter ModelleIch suche eigentlich nach GLMM, da ich zufällige Effekte und möglicherweise sogar verschachtelte Effekte einführen muss.
Anpassung verallgemeinerter linearer gemischter ModelleIch verwende JMP 7, aber es bietet verallgemeinerte Modelle unter der Plattform „Modell anpassen“.
Modell anpassen, dann finden Sie unter "Persönlichkeit" (oben rechts) verschiedene Optionen, einschließlich "Verallgemeinertes lineares Modell". Anschließend haben Sie die Möglichkeit, die Verteilung (binomial, poisson oder exponentiell) anzugeben. Man kann auch direkt zur logistischen Regression (binomial oder ordinal) als "Persönlichkeit" innerhalb des "Fit-Modells" gehen. Ist es das, wonach Sie suchen, oder versuchen Sie, etwas anderes zu finden, z. B. ein gemischtes Modell (GLMM)?
