225386_fr-FR

liliconcom

Différence entre R et JMP dans un modèle mixte

Salut à tous,

J'ai une question détaillée sur la différence entre R et JMP dans le modèle mixte.

1. Elle a créé des données de test avec R (attaché)

### Intention : Interception aléatoire SD 8  

bibliothèque (lme4)

set.seed (3)

group.inter = rnorm (5, sd = 8)

groupe.slope = rnorm (5, sd = 5)

xx = 4 + rnorm (100, sd = 3)

yy = rep (group.inter, chaque = 20) + xx * rep (group.slope, chaque = 20) + rnorm (100, sd = 3)

group1 = rep (c ("A", "B", "C", "D", "E"), chacun = 20)

résumé (lmer (yy ~ xx + (xx | groupe1)))

2 Le résultat de l'analyse est comme ci-dessous dans R, le résultat est différent

3 Randow Effect (Intercept, Var) est trop différent

 -R: 56

 -JMP: 674

1) Je ne trouvais pas pourquoi cette différence se produisait

2) Quelle option doit être ajustée ou modifiée pour que le fabricant crée deux valeurs égales?

 

Merci

Ikju

Re: Différence de R et JMP dans le modèle mixte @ IkjuShin - l'intervalle de confiance du modèle JMP contient la variable prédiction de la valeur R. Je ne pense pas que vous puissiez dire qu'ils sont différents. Notez également que la valeur p du modèle JMP montre un manque de signification et que l'intervalle de confiance du terme contient zéro. Je demanderais au client de regarder (ou de vérifier vous-même si vous êtes à l'aise dans R) la p-value et l'intervalle de confiance pour l'ajustement R. Il est possible qu'ils essaient de voir la signification du bruit.

Quelqu'un, s'il vous plaît, n'hésitez pas à me corriger si mon interprétation est incorrecte ici.

Meilleur,

MRe: Différence de R et JMP dans le modèle mixte

Vous obtiendrez les mêmes estimations de variance et de covariance si vous désactivez le Polynômes de centre option (la valeur par défaut est).

Notez que pour ces estimations de variance et de covariance, JMP signale les erreurs-types tandis que R indique les écarts-types.

J'ai également comparé les résultats de JMP à ceux de SAS Proc Mixed. Ils correspondent. 

Re: Différence de R et JMP dans le modèle mixte

voici les données avec mon script sauvegardé.

Re: Différence de R et JMP dans le modèle mixteBonjour Jiancao,
Merci pour votre avis.
Nous (clients et moi-même) avons reçu un gros cadeau de votre part à l'occasion de l'Action de grâce coréenne
Merci encoreRe: Différence de R et JMP dans le modèle mixtePasse de bonnes vacances! Je voulais vous transmettre cette nouvelle: il a été décidé que dans JMP 15.1, pour la personnalité de modèle mixte, les polynômes centraux seront désactivés par défaut.