<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Estoy tratando de migrar a jmp desde R así que estoy usando la misma plataforma que mis colegas.
Tengo problemas para averiguar cómo especificar un modelo mixto con una pendiente aleatoria. ¿Es esto incluso posible en jmp?
El ejemplo que estoy usando tiene 4 variables; la variable independiente es el número estimado de trabajos (JobsK), las variables dependientes son un predictor continuo (Time) y dos predictores categóricos (Rural y County). Mi mejor conjetura sobre cómo hacer esto en jmp es,
Modelo de ajuste(
Y (: JobsK),
Efectos (
:Rural,
:Hora,
: Rural *: Tiempo,
: Condado y Aleatorio,
: County * Time & Random
)
Personalidad ("mínimos cuadrados estándar"),
Énfasis (apalancamiento del efecto),
Método (REML),
)
En R, esto sería
lme (JobsK ~ Time + Rural + Time: Rural, data = AlabJobs,
aleatorio = ~ Tiempo | Condado, método = "REML")
Estoy obteniendo resultados diferentes de los dos programas, y no estoy seguro de a qué me equivoco.
Además, no puedo averiguar la estructura de covarianza predeterminada que usa jmp con múltiples variables aleatorias. Asumo no estructurado. ¿Alguien sabe si esto está documentado, y dónde?
Gracias por cualquier ayuda.
