Gracias por la aclaración.
Trabajo en entornos donde se utilizan tanto SAS como JMP; por eso agradezco la coherencia entre ambos. En caso de que SAS Institute pretenda ciertas diferencias, estas siempre deberán indicarse en la documentación.
La diferencia que observaste es causada por la corrección Kackar-Harville aplicada por SAS Proc Mixed cuando el DDFM=KENWARDROGER La opción está configurada. JMP no aplica este ajuste a los errores estándar BLUP. Para más detalles, consulte http://www.jmp.com/support/help/13/The_Kackar-Harville_Correction.shtml#1502602
Para obtener los mismos resultados, reemplace DDFM=KENWARDROGER con DDFM=SATTERTHWAITE en su código SAS.
Creo que este tipo de preguntas se resuelven mejor con soporte@jmp.com . Son muy amigables, ¡casi tan amigables como la gente de aquí!
Estimados,
Estoy tratando de comparar los resultados de SAS PROCESO Mezclado y JMP mezclado modelo . Pensé que los resultados serían los mismos, pero no es así. Espero que JMP pueda dar los mismos resultados que SAS PROCESO MEZCLADO . ¿Alguien podría ayudarme con eso?
Mi SAS código de la siguiente manera:
proceso mezclado datos =Datos;
clase muestra;
modelo resultado= tiempo / ddfm =KENWARDROGER s cl E3 alfa = 0,05 residual salida = mezclado;
aleatorio muestra / s ;
probabilidades producción SoluciónF=F SoluciónR=Ejecutó;
correr ;
Los resultados para el efecto fijo son
Efecto | Estimar | Error estándar | DF | Valor t | Pr > |t| | Alfa | Más bajo | Superior |
Interceptar | 7.2638 | 0,197 | 15.4 | 36,86 | <.0001 | 0,05 | 6.8449 | 7.6828 |
tiempo | -0.4636 | 0.0615 | 14 | -7,54 | <.0001 | 0,05 | -0.5955 | -0.3317 |
Los resultados del efecto aleatorio son:
Efecto | lote | Estimar | Pred error estándar | DF | Valor t | Pr > |t| |
muestra | 1 | -0.01193 | 0.1762 | 4.95 | -0,07 | 0.9487 |
muestra | 2 | 0.1647 | 0.1762 | 4.95 | 0,93 | 0.3932 |
muestra | 3 | -0.2869 | 0.1762 | 4.95 | -1,63 | 0.165 |
muestra | 4 | 0,1799 | 0.1762 | 4.95 | 1.02 | 0.3546 |
muestra | 5 | -0.04579 | 0.1762 | 4.95 | -0,26 | 0.8055 |
Luego, utilicé la interfaz de JMP para generar el siguiente código:
DATOS Datos1 ; APORTE tiempo resultado de la muestra ; Líneas ;
1 1 7.04755019105043
2 1 5.84207852539687
3 1 6.02392278004353
4 1 5.43660061149986
1 2 7.27729854732895
2 2 6.5688837201289
3 2 5.6460380590458
4 2 5.88401060914374
1 3 6.15741854776455
2 3 5.90111584525169
3 3 5.78059226421567
4 3 4.91383166620419
1 4 6.98283726578696
2 4 6.3260371191925
3 4 6.09507016140813
4 4 6.06037720591234
1 5 6.95244413898138
2 5 6.36002369549625
3 5 5.94090548712508
4 5 4.9001077313589
;
CORRER ;
PROCESO MEZCLADO ASYCOV DATOS =Datos1 ALFA= 0,05 ;
CLASE muestra ;
MODELO resultado = tiempo / SOLUCIÓN DDFM=KENWARDROGER ;
Muestra ALEATORIA/SOLUCIÓN ;
CORRER ;
Obtuve:
Estimaciones de parámetros
Término | | Estimar | Error estándar | DFden | relación t | Problema>|t| |
Interceptar | | 7.2638308 | 0.197046 | 15.45 | 36,86 | <.0001* |
tiempo | | -0.463589 | 0.061501 | 14 | -7,54 | <.0001* |
Predicciones de efectos aleatorios
Término | | BLUP | Error estándar | DFden | relación t | Problema>|t| |
muestra[1] | | -0.011928 | 0,153244 | 4.948 | -0,08 | 0.9410 |
muestra[2] | | 0.1647348 | 0,153244 | 4.948 | 1.07 | 0.3320 |
muestra[3] | | -0.28692 | 0,153244 | 4.948 | -1,87 | 0.1207 |
muestra[4] | | 0.1799016 | 0,153244 | 4.948 | 1.17 | 0.2938 |
muestra[5] | | -0.045789 | 0,153244 | 4.948 | -0,30 | 0.7772 |
Parece que las estimaciones del error estándar para efectos aleatorios no son las mismas en JMP y SAS. Me pregunto si alguien sabe cómo podría codificar el JMP para que obtenga los mismos resultados que SAS .
Muchas gracias,
Anastasia
