複素数データを含む混合モデル（層別サンプリング）<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私は疑問に思いました ：
a）新しいJMP Pro 11は、複雑なデータを含む混合モデルまたは階層線形回帰を提供していますか？層別化後の重みを許可する
b）新しいJMP Pro 11では、2つ以上のレベルを持つ混合モデルを使用できますか？
c）混合モデルでレベル1の予測子、レベル2の予測子、およびレベル2の予測子を選択するための新しいJMP Pro 11の手順
d）a）、b）、c）に関連する例はありますか。
ありがとうございました
複雑なデータを含む混合モデル（層別サンプリング）Jianの3つのJMP Pro線形回帰ビデオが便利です。 1つはランダム係数モデルです。
http://www.jmp.com/about/events/mastering/ondemand_webcast.shtml?reglink=mstrAdvancedLinearMixedModels
複雑なデータを含む混合モデル（層別サンプリング）a）。あなたはhに合わせることができます JMP Pro 11のierarchical線形モデル （解析=>フィットモード l、そして選択混合モデル人 ） 。
b）。それは2つ以上のレベルをサポートします（あなたのデータがマルチレベルモデリングに適切であると仮定して）。を使用してレベル1およびレベル2のランダム効果を指定するにはランダム係数の入れ子からボタンランダム効果タブ。見る JMPブログ記事使い方についてランダム係数の入れ子 。
ｃ）モデルが当てはめられた後、ｔ比および関連するｐ値は固定効果の統計的有意性を示す。推定分散および共分散パラメーターについては、報告された95％信頼限界を調べて、そのような見積もりは α= 5％で統計的にゼロとは異なるか否か。
d） 指定するああ ierarchical線形モデルはsに似ていますランダム係数モデル 参照する JMPのドキュメントまたはブログ記事詳細は上記
