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混合模型中R和JMP的差异

大家好，

我得到了一些关于混合模型中R和JMP差异的详细问题。

1。她用R（附件）制作了测试数据

###意图 ：随机拦截SD 8  

库（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，每个= 20）+ xx * rep（group.slope，每个= 20）+ rnorm（100，sd = 3）

group1 = rep（c（“A”，“B”，“C”，“D”，“E”），每个= 20）

摘要（lmer（yy~xx +（xx | group1）））

2。分析结果如下R所示，结果不同

3。Randow效应（Intercept，Var）太不同了

 -R：56

 -JMP：674

1）我无法找到为什么会出现这种差异

2）应该调整或更改哪个选项以使两个值相等？

 

谢谢

Ikju

Re：混合模型中R和JMP的差异 @IkjuShin - JMP模型的置信区间包含R值的var priediction。我不认为你可以说他们是不同的。另请注意，JMP模型的p值显示缺乏显着性，并且该术语的置信区间包含零。我让客户看看（或者看看你是否感到舒服）R匹配的p值和置信区间。他们有可能试图在噪音中看到重要性。

有人，如果我的解释不正确，请随时纠正我。

最好，

中号Re：混合模型中R和JMP的差异

如果关闭，您将获得相同的方差和协方差估计中心多项式选项（默认为打开）。

请注意，对于这些方差和协方差估计，JMP报告标准误差，而R显示标准偏差。

我还将JMP的结果与SAS Proc Mixed进行了比较。他们相配。 

Re：混合模型中R和JMP的差异

这是保存我的脚本的数据。

Re：混合模型中R和JMP的差异嗨剑草，
感谢您的反馈意见。
我们（我和客户）在韩国感恩节那天收到了大礼物
再次感谢Re：混合模型中R和JMP的差异有一个好的假期！我想把这个消息传递给你：刚刚决定在JMP 15.1中，对于混合模型个性，中心多项式将默认关闭。