随机系数模型：如何在 JMP® Pro 中对纵向和分层数据进行建模<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />伊丽莎白克拉森, 博士, JMP Research Statistician Tester, SAS
克里斯·戈特沃尔特, 博士, JMP 统计研究与开发总监, SAS
拟合模型 (Fit Mixed) 的混合模型特性的添加极大地扩展了 JMP Pro 分析纵向数据的能力，纵向数据由随时间进行的重复测量组成。 也许尚未完全认识到该平台在包括社会科学、产品可靠性和农业在内的各种主题领域中的有用性。 平台中相同的基础方法可用于对个体生长/退化曲线进行建模，或对按层次结构组织的实验单元进行建模，例如学校内的学生或地块内的个体植物。 因为随着时间的推移建模效果的方法是在几个不同的学科中分别开发的，所以对于基本相同的模型，术语可能会有很大差异。 例如，随机系数模型、分层线性模型 (HLM) 和分层贝叶斯模型本质上是相同的模型，都可以使用 JMP Pro 11 和 JMP Pro 12 中的 Fit Mixed 进行拟合。 在本演示文稿中，我们使用来自制药行业和社会科学的示例展示了 Fit Mixed 对随机系数模型的功能。 这包括为习惯于在 SAS 中拟合混合模型的 JMP 用户从 SAS PROC MIXED 进行“翻译”。
预测建模回复：随机系数模型：如何在 JMP® Pro 中对纵向和分层数据进行建模<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />感谢您将 JMP 混合模型平台交叉传输到 SAS PROC Mixed。 用于随机截距和更普遍的混合模型的 JMP 平台很好。我希望看到 JMP 平台也能够估计未来分类结果的系数。 再次感谢！
回复：随机系数模型：如何在 JMP® Pro 中对纵向和分层数据进行建模<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />感谢您的客气话。
我想澄清你的要求。 你想要分类因子的随机系数吗？ 或者您是否正在寻找具有二项式数据的混合模型，因此具有随机效应的逻辑回归？
谢谢！
回复：随机系数模型：如何在 JMP® Pro 中对纵向和层次数据建模<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />嗨，伊丽莎白，
我希望我上周能参加你的演讲，但我想我必须去别的地方。
我很确定@mpg 要求的是具有随机效应的逻辑回归。 也许这也可以扩展到顺序逻辑回归。
谢谢，
菲尔
回复：随机系数模型：如何在 JMP® Pro 中对纵向和分层数据建模谢谢，菲尔。我就是这么想的，但我想确定一下。 GLMM 和 GEE（具有非正态响应分布的混合模型）之前已被请求过。我将为他们再投一票。
谢谢，
伊丽莎白
回复：随机系数模型：如何在 JMP® Pro 中对纵向和分层数据进行建模我投它一票！我最近必须为应用统计硕士的混合模型模块做一些课程作业，如果能够继续使用 JMP 进行逻辑回归部分就好了。但我却不得不浪费时间解决讲义中一些不可靠的 R 代码中的错误！
回复：随机系数模型：如何在 JMP® Pro 中对纵向和分层数据进行建模你好，伊丽莎白和菲尔，
抱歉，回复晚了，我一直在四处走动。
是的，我请求 JMP 的未来版本考虑将 GLMM 添加到混合建模平台。另一方面，我在想，当我有一点空闲时间时，我会努力编写一个 JMP 插件，使用 R 来估计具有非正态响应的混合模型。
对于创建该插件有什么想法吗？
干杯，
马特·古德洛
