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混合モデルでのRとJMPの違い

こんにちは、みんな、

混合モデルでのRとJMPの違いについて詳細な質問がありました。

1。彼女はR（添付）を使用してテストデータを作成しました

###意図 ：ランダムインターセプトSD 8  

ライブラリ（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"）、each = 20）

summary（lmer（yy〜xx +（xx | group1）））

2。分析結果はRで次のようになり、結果は異なります

3。ランダム効果（切片、変数）が大きすぎる

 -R：56

 -JMP：674

1）なぜこの違いが起こるのかわからなかった

2）2つの値が等しいメーカーに調整または変更するオプションはどれですか？

 

ありがとう

一樹

再：混合モデルにおけるRとJMPの違いしゅう -JMPモデルの信頼区間には、R値のvar priedictionが含まれます。それらが違うと言うことはできないと思います。また、JMPモデルのp値は有意性の欠如を示しており、用語の信頼区間にはゼロが含まれていることに注意してください。R近似のp値と信頼区間を顧客に見てもらいます（または、Rに慣れている場合は自分自身を見てください）。彼らはノイズの重要性を見ようとしている可能性があります。

誰か、ここで私の解釈が間違っているなら、私を訂正してください。

ベスト、

M再：混合モデルにおけるRとJMPの違い

をオフにすると、同じ分散と共分散の推定値が得られます中心多項式オプション（デフォルトはオン）。

これらの分散と共分散の推定値について、JMPは標準誤差を報告し、Rは標準偏差を示していることに注意してください。

また、JMPの結果をSAS Proc Mixedの結果と比較しました。彼らは一致します。 

再：混合モデルにおけるRとJMPの違い

これは、保存されたスクリプトを使用したデータです。

再：混合モデルにおけるRとJMPの違いこんにちはJiancao、
ご意見ありがとうございます。
私たち（私と顧客）は韓国の感謝祭の日にあなたから大きなプレゼントをもらいました
再度、感謝します再：混合モデルにおけるRとJMPの違い良い休日を！このニュースをあなたに伝えたかったのです。JMP15.1では、混合モデルのパーソナリティのために、中心多項式がデフォルトでオフになることが決定されました。