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Differenza di R e JMP nel modello misto

Ciao a tutti,

Ho alcune domande dettagliate su Difference of R e JMP in Mixed Model.

1. Ha fatto i dati del test usando R (allegato)

### Intenzione : Intercettazione casuale SD 8  

biblioteca (lme4)

set.seed (3)

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

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

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

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

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

riepilogo (lmer (yy ~ xx + (xx | group1)))

2. Il risultato dell'analisi è come sotto in R, il risultato è diverso

3. L'effetto Randow (Intercept, Var) è troppo diverso

 -R: 56

 -JMP: 674

1) Non sono riuscito a trovare il motivo per cui questa differenza si verifica

2) Quale opzione deve essere regolata o modificata per creare due valori uguali?

 

Grazie

Ikju

Ri: Differenza di R e JMP nel modello misto @IkjuShin - l'intervallo di confidenza per il modello JMP contiene la previsione var per il valore R. Non penso che tu possa dire che sono diversi. Si noti inoltre che il valore p per il modello JMP mostra una mancanza di significato e l'intervallo di confidenza per il termine contiene zero. Vorrei che il cliente guardasse (o guardasse te stesso se ti senti a tuo agio in R) il valore p e l'intervallo di confidenza per l'adattamento R. È possibile che stiano cercando di vedere il significato del rumore.

Qualcuno, sentiti libero di correggermi se la mia interpretazione non è corretta qui.

Migliore,

MRi: Differenza di R e JMP nel modello misto

Otterrai le stesse stime di varianza e covarianza se disattivi Polinomi centrali opzione (l'impostazione predefinita è attiva).

Si noti che per queste stime di varianza e covarianza JMP riporta gli errori standard mentre R mostra le deviazioni standard.

Ho anche confrontato i risultati di JMP con quelli di SAS Proc Mixed. Si abbinano. 

Ri: Differenza di R e JMP nel modello misto

ecco i dati con il mio script salvato.

Ri: Differenza di R e JMP nel modello mistoCiao Jiancao,
Grazie per il tuo feedback.
Noi (io e il cliente) abbiamo ricevuto un grande regalo da te nel giorno del ringraziamento coreano
Grazie ancoraRi: Differenza di R e JMP nel modello mistoBuone vacanze! Volevo passarvi questa notizia: è stato appena deciso che in JMP 15.1, per la personalità del modello misto, i Polinomi centrali verranno disattivati per impostazione predefinita.