使用JMP®Pro13安装重复测量数据：更大更好 Don McCormack，技术支持工程师，JMP
对重复测量混合模型的精确表征取决于对测量周期内观测值相关性的假设。相邻的时间段可能比远程时间段更相似，但这种相似性如何被捕获？重复测量模型的相关结构回答了这个问题。从模型实现的角度来看，可用的结构越多，逼近数据的可能性就越大。在JMP Pro 13之前，只有三种常用的基于时间的重复测量协方差结构可用：非结构化，自回归（周期为1）和残差。这使得表征具有挑战性，使得建模者无法获得大量潜在的解决方案。JMP Pro 13引入了七种新结构，极大地扩展了建模机会。本讲座将讨论使用任何现有协方差结构（包括传统上为空间关系保留的那些）的重复测量数据建模。它将提供说明它们彼此之间关系的示例，何时使用哪种结构，以及如何比较它们以找到最合适的结构。将给出重复测量混合模型的简要概述，以及与示例相对应的SAS代码。
回复：使用JMP®Pro13安装重复测量数据：更大更好谢谢你的解释！
回复：使用JMP®Pro13安装重复测量数据：更大更好1。您不能将时间0包括为示例数据集的协变量和时间0观测值。它们是完全相关的（因为它们是相同的东西）。你可以做一个或另一个，但不是两个。如果您有基线FEV的独立测量值，那么协变量和时间0点都可以包含在模型中。但是，在这种情况下，您将拥有两组不同的数据。
2。你可以。将其作为交互添加到模型中（例如，基线*时间段）
回复：使用JMP®Pro13安装重复测量数据：更大更好优秀的JMP Pro混合模型概述。 谢谢！我有两个问题：
1。当基线用作协变量时 - 为什么时间点0（基线）被排除在固定因子“时间段”（1,2,3,4,5,6,7,8小时）之外。时间0小时可以包含在固定因子“时间段”中还是错误的？
2。是否应该对协变量进行相互作用测试以包含在模型中？如果是的话，这是怎么做到的？
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