<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私はRからjmpに移行しようとしているので、私は同僚と同じプラットフォームを使用しています。
ランダムな勾配をもつ混合モデルを指定する方法を見つけ出すのに問題があります。これはjmpでも可能ですか？
私が使っている例は4つの変数を持っています。独立変数は仕事の数の推定値（JobsK）、従属変数は1つの連続予測子（Time）、および2つのカテゴリカル予測子（Rural、County）です。jmpでこれを行う方法についての私の最良の推測は、
モデルに合わせる（
Y（：JobsK）、
効果（
：農村、
：時間、
農村*：時間、
郡、ランダム、
：County *タイム＆ランダム
）
パーソナリティ（ "標準最小二乗"）、
強調（エフェクトレバレッジ）
メソッド（REML）
）
Rでは、これは
lme（JobsK〜時間+農村+時間：農村、データ= Alabジョブズ、
ランダム=〜時間|郡、方式= "REML"）
私は2つのプログラムから異なる結果を得ています、そして私はどこに問題があるのかよくわかりません。
また、jmpが複数の確率変数で使用するデフォルトの共分散構造を理解することはできません。私は構造化されていないと思います。これが文書化されているかどうか、どこでわかりますか。
助けてくれてありがとう。
