在回歸中調整聚簇數據我希望根據醫院特徵來預測患有特定疾病的醫院中患者的比例。但是，數據是聚集的（醫院聚集在州內），我也想對此進行調整。我正在使用JMP Pro 13。
使用廣義線性模型並使用“Nest”按鈕選擇狀態是否正確？這似乎是正確的，但是當我這樣做時，JMP將每個狀態（n = 51）包含為變量。這實際上是我想要的，但是在觀察相對較少的數據集中添加了大量DF和變量。
我這樣做是對，還是有更好的方法？
謝謝
Re：在回歸中調整聚簇數據你當然可以做到這一點。Re：在回歸中調整聚簇數據謝謝你的快速反應。新的集群變量是否會在GLM中作為“Nest”變量輸入？我已經知道有4個集群可以將狀態分組。Re：在回歸中調整聚簇數據通常情況下，我想製作州和醫院[州]隨機效應。這將大大減少估計參數總數的影響。但是，JMP中的GLM不支持隨機效果。
您可以進行聚類分析並使用聚類代替狀態。
如果您可以訪問SAS，則可以使用Proc GLIMMIX執行混合模型GLM。
