Fitting di modelli misti lineari generalizzati<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao a tutti,
Vorrei adattare un modello misto lineare generalizzato ai miei dati. Sembra che la piattaforma Fit Model non offra questa opzione: c'è un altro modo per farlo in JMP?
Grazie per l'aiuto
Filippo
Re: Adattamento di modelli misti lineari generalizzatiJMP non ha la capacità di adattarsi a modelli misti lineari generalizzati. Il team di sviluppo di JMP è consapevole dell'interesse degli utenti per questa funzionalità.
Re: Adattamento di modelli misti lineari generalizzatiSto usando JMP Pro v12 e sembra che 5 anni dopo, questo non sia ancora possibile. Qualche utente JMP ha trovato un modo per eseguire GLMM, magari con R? In caso contrario, STATA o R possono eseguire GLMM.
Re: Adattamento di modelli misti lineari generalizzatiSfortunatamente, JMP 10 non sembra ancora avere questa capacità per quanto posso dire. Frustrante e non capisco perché il software non sia stato modificato per gestire effetti casuali. Per questo motivo dovrò praticamente passare a un altro software (R). Quando si esegue una regressione logistica, spesso è necessario includere effetti casuali.
Re: Adattamento di modelli misti lineari generalizzatiCiao,
Qualche aggiornamento su questa minaccia per JMP 10?Sto cercando di eseguire un GLMM.
Grazie in anticipo.
Fitting di modelli misti lineari generalizzatibene se qualcuno che usa JMP 9 sa diversamente e può adattarsi a un GLMM, faccelo sapere
Fitting di modelli misti lineari generalizzatiGrazie mille, è un peccato che JMP non possa farlo (ancora). Sicuramente non posso adattare GLMM con il mio JMP 8.
Ti auguro il meglio
P
Fitting di modelli misti lineari generalizzatips puoi designare un fattore come "casuale" e includerlo anche come effetto nidificato, sempre in ANOV, non GLMM.
Fitting di modelli misti lineari generalizzatiOk. Ho esaminato questa domanda *molto* in passato, anche se la mia memoria di ciò che ho trovato è un po' vecchia. Ecco una prova.
Puoi fare ANOVA con effetti casuali e nidificati in JMP. Una volta inserita la variabile nella casella "x", la evidenzi e fai clic su "attributi" e "casuale" è un'opzione. Ma ciò presuppone che la tua variabile y abbia una distribuzione normale in qualche modo ragionevole.
Non puoi fare altri GLMM (veleno, binomiale) con effetti casuali. Sembra che tu possa farlo quando imposti il modello in "adatta il modello". Ma quando premi "esegui modello", ti dice che il modello lineare generalizzato non ha effetti casuali. Almeno questo è il caso di JMP 7. Ma ho esaminato se potevo farlo con una versione più recente (JMP 9) e credo che la risposta sia ancora no.
Mi sono rivolto a Stata e SAS per quell'analisi (sopravvivenza con le famiglie come effetto casuale). Ho trovato Stata più facile da usare, ma sarebbe utile conoscere SAS o R in questi giorni. È successo qualche anno fa, ma sembra che le stesse versioni di JMP siano ancora disponibili.
Fitting di modelli misti lineari generalizzatiIn realtà sto cercando GLMM perché ho bisogno di introdurre effetti casuali e potenzialmente anche effetti nidificati.
Fitting di modelli misti lineari generalizzatiSto usando JMP 7, ma offre modelli generalizzati sotto la piattaforma "fit model".
Adatta il modello, quindi sotto "Personalità" (in alto a destra), trovi diverse opzioni tra cui "Modello lineare generalizzato". Ti dà quindi la possibilità di specificare la distribuzione (binomiale, poisson o esponenziale). Si può anche andare direttamente alla regressione logistica (binomiale o ordinale) come "personalità" all'interno del "modello di adattamento". È questo quello che stai cercando o stai cercando di trovare qualcos'altro come un modello misto (GLMM)?
