<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'essaie de migrer de j à jmp afin d'utiliser la même plate-forme que mes collègues.
Je n'arrive pas à comprendre comment spécifier un modèle mixte avec une pente aléatoire. Est-ce même possible en jmp?
L'exemple que j'utilise a 4 variables; la variable indépendante est l'estimation du nombre d'emplois (JobsK), les variables dépendantes sont un prédicteur continu (Time) et deux prédicteurs catégoriels (Rural et Comté). Mon meilleur choix pour savoir comment faire cela en jmp est,
Modèle ajusté (
Y (: JobsK),
Effets(
:Rural,
:Temps,
: Rural *: le temps,
: Comté & Aléatoire,
: Comté * Temps & Aléatoire
),
Personnalité ("moindres carrés standard"),
Accent (effet de levier),
Méthode (REML),
)
En R, ce serait
lme (JobsK ~ Temps + Rural + Temps: Rural, data = AlabJobs,
aléatoire = ~ heure | Comté, méthode = "REML")
Les résultats des deux programmes sont différents et je ne sais pas trop où je me trompe.
De plus, je ne peux pas comprendre la structure de covariance par défaut que jmp utilise avec plusieurs variables aléatoires. Je suppose non structuré. Est-ce que quelqu'un sait si cela est documenté et où?
Merci pour toute aide.
