Modelo mixto con datos complejos (muestreo estratificado)<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Me preguntaba si :
a) ¿El nuevo JMP Pro11 ofrece un modelo mixto o una regresión lineal jerárquica con datos complejos? ¿Permitir ponderaciones posteriores a la estratificación?
b) ¿El nuevo JMP Pro 11 permite modelos mixtos con más de dos niveles?
c) ¿Cuáles son los procedimientos en el nuevo JMP Pro 11 para seleccionar predictores de nivel 1, predictores de nivel 2 y predictores de nivel 2 con modelos mixtos?
d) ¿Hay algunos ejemplos relevantes para a), b) yc) disponibles?
Gracias
Re: Modelo mixto con datos complejos (muestreo estratificado)Es posible que los videos de Regresión lineal de Jian Pro 3 de Jian sean útiles. El primero es sobre modelos de coeficientes aleatorios.
http://www.jmp.com/about/events/mastering/ondemand_webcast.shtml?reglink=mstrAdvancedLinearMixedModels
Re: Modelo mixto con datos complejos (muestreo estratificado)una). Puedes encajar h Modelos lineales jerárquicos en JMP Pro 11. (Analizar => Modo de ajuste yo y elijo Modelo mixto Personalidad ) .
segundo). Admite más de dos niveles (asumiendo que sus datos son adecuados para el modelado de múltiples niveles). Para especificar efectos aleatorios de nivel 1 y nivel 2 usando Coeficientes aleatorios de nido botón de la Efectos aleatorios lengüeta. Ver JMP blog post para cómo usar Coeficientes aleatorios de nido .
c) Después de que un modelo se ajusta las relaciones t y los valores de p asociados indican la importancia estadística de los efectos fijos. Para los parámetros de varianza estimada y covarianza, puede examinar los límites de confianza del 95% informados para ver si tales estimaciones son estadísticamente diferente de cero en α = 5% o no.
re) Especificando ah El modelo lineal jerárquico es similar a s Especificación de un modelo de coeficiente aleatorio. Referirse a Documentación JMP o la entrada del blog arriba para más detalles.
