<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />R에서 jmp로 마이그레이션하려고하므로 동료들과 동일한 플랫폼을 사용하고 있습니다.
임의의 기울기가있는 혼합 모델을 지정하는 방법을 찾는 데 문제가 있습니다. jmp에서도 가능합니까?
사용하고있는 예제에는 4 개의 변수가 있습니다. indepentent 변수는 작업의 추정 수 (JobsK)이고, 종속 변수는 하나의 연속 예측 자 (Time) 및 두 가지 범주 적 예측 자 (Rural 및 County)입니다. jmp에서 이것을하는 방법에 대한 나의 가장 좋은 추측은,
모델에 맞춤 (
Y (: JobsK),
효과 (
: 농촌,
:시각,
: 농촌 * : 시간,
: 카운티 및 무작위,
: 카운티 * 시간 & 무작위
),
개성 ( "Standard Least Squares"),
강조 (효과 레버리지),
방법 (REML),
)
연구에서 이것은
lme (JobsK ~ 시간 + Rural + Time : Rural, data = AlabJobs,
무작위 = ~ 시간 | 카운티, 메소드 = "REML")
두 프로그램과 다른 결과가 나옵니다. 어디서 잘못 될지 잘 모르겠습니다.
또한, jmp가 여러 임의 변수와 함께 사용하는 기본 공분산 구조를 이해할 수 없습니다. 나는 구조화되지 않은 것으로 가정한다. 누구에게 이것이 문서화되어 있는지, 그리고 어디에서 알 수 있습니까?
어떤 도움을 주셔서 감사합니다.
