SAS PROC MIXED 和 JMP 輸出不同<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />各位，
我正在嘗試比較 SAS PROC Mixed 和 JMP 混合模型的結果。 我以為結果會是一樣的，但事實並非如此。 我希望 JMP 可以給出與 SAS PROC MIXED 相同的結果。 有人可以幫我嗎？
我的 SAS 代碼如下：
過程混合數據 = 數據；
類子條件刺激；
模型 Y = 條件/解決方案；
隨機子；
隨機刺激（條件）；
跑;
固定效應的結果是：
| 固定效果解決方案 |
|---|
| 影響 | 健康）狀況 | 估計 | 標準
錯誤 | 東風 | t 值 | 公關 > |t| |
|---|
| 截距 | | 4.4444 | 1.0943 | 4 | 4.06 | 0.0153 |
|---|
| 健康）狀況 | 一個 | 1.1111 | 1.5476 | 4 | 0.72 | 0.5125 |
|---|
| 健康）狀況 | 乙 | 0 | . | . | . | . |
|---|
| 固定效應的類型 3 檢驗 |
|---|
| 影響 | 數字 DF | 登DF | F值 | Pr > F |
|---|
| 健康）狀況 | 1 | 4 | 0.52 | 0.5125 |
|---|
然後，我使用 JMP 的接口生成以下代碼：
擬合模型（
Y(:Y),
效果（：條件），
隨機效應( :Sub, :Stimuli[:Condition] ),
無界（0），
個性（“混合模式”），
運行（重複效應協方差參數估計（0））
)
我有：
在 JMP 和 SAS 中，固定效應的類型 3 測試似乎相同，但我的固定效應參數估計完全不同。 我想知道是否有人知道我如何對 JMP 進行編碼以使其與 SAS 的結果相同。
非常感謝大家，
艾麗西亞
回复：SAS PROC MIXED 和 JMP 輸出不同Hey Ron, Alicia：更簡單的方法仍然是在擬合模型平台的“估計”子菜單（單擊“運行”後分析頂部的紅色三角形）中選擇“指標參數化估計”。 您還可以選擇在“首選項”的“擬合最小二乘”平台中默認顯示這些估計值（除了 JMP 默認值）。
標記
回复：SAS PROC MIXED 和 JMP 輸出不同嘿艾麗西亞，
我很高興它對你有用。最後一種方法更像是一種黑客或水管工的把戲，但它對基本原理是真實的。過去，這是將分類變量輸入回歸模型的實際方法。可以通過將類別重新編碼為 n-1 個新的零和一列來建立對比。該程序會認為它們是連續的，用於估計目的。
最好的，
羅恩
回复：SAS PROC MIXED 和 JMP 輸出不同嘿，羅恩，
太感謝了。 我使用了您建議的第三種方法，並且有效！ 太感謝了。
最好的，
艾麗西亞
回复：SAS PROC MIXED 和 JMP 輸出不同笑點
嘗試三件事：
1）在其他情況下，我會將分類變量從名義模型類型更改為有序模型類型。然而，在這種情況下，我認為模型平台不會接受它。
2) 嘗試查看您是否可以對這些參數執行自定義測試，以“揭示”您正在尋找的對比。
3）如果只是兩個類別，請嘗試通過將類別編碼為 0 和 1 來查看您得到的結果，並將其作為連續的類別運行。
羅恩
回复：SAS PROC MIXED 和 JMP 輸出不同嘿，羅恩，
太感謝了。 我認為您對 SAS 和 JMP 以不同方式處理名義數據對比的方式是正確的。 我想知道您是否知道我可以更改 JMP 的默認對比度？ 我認為 SAS 的結果對我來說看起來更合理（標準誤差在 JMP 中的固定效應因子中都是相同的），所以我想更改 JMP 的默認對比度。 我真的希望它們兩個匹配的原因是因為我想使用固定效應因子的 beta 估計值來計算模型的 R^2。 如果 beta 值不同，則 R^2 會不同。 我真的很感謝你的幫助。
真摯地，
艾麗西亞
回复：SAS PROC MIXED 和 JMP 輸出不同你好笑點,
因為pvalues是一樣的，我猜分析是一樣的。因此，差異是由於 JMP 基於類別對比的不同方法對參數進行估計。查看名義變量和有序變量之間對比定義的差異。
按照這個鏈接http://www.jmp.com/support/help/The_Factor_Models.shtml
並尋找名義因素。該表解釋瞭如何處理參數。
羅恩
