레벨 : 중급
Hadley Myers, SAS JMP 시스템 엔지니어
Chris Gotwalt, SAS의 통계 연구 개발 담당 이사
임의의 성분을 포함하는 선형 모델을 생성하는 것은 많은 산업 분야에서, 특히 제약 및 생명 과학 영역에서 필수적입니다. JMP Pro의 혼합 모델 플랫폼을 사용하면 이러한 모델을 정의하고 평가할 수 있으므로 개별 모델 구성 요소의 전체 분산과 해당 신뢰 구간에 기여할 수 있습니다. 이러한 분산 성분의 선형 조합을 계산하는 것은 간단하지만 문제의 실용성 (고유도, 비정규 분포 등)으로 인해 선형 조합의 해당 신뢰 구간이 쉽게 결정되지 않습니다. 이전에는 JMP Pro 사용자가 R의 "Variance Component Analysis"패키지와 같은 다른 분석 소프트웨어 솔루션을 사용하여 기능상의 이러한 격차를 해결하고이 요구 사항을 충족해야했습니다. 이 프리젠 테이션은 JMP Pro와 함께 사용할 수있는 추가 기능 작성에 대해 설명하고 매개 변수 부트 스트랩을 사용하여 필요한 신뢰 한계를 얻습니다. 추가 기능 혼합 모형에서 분산 성분의 선형 조합에 대한 신뢰 한계 결정 ,이 문제의 어려움을 극복하기 위해이 기술이 어떻게 사용되었는지에 대한 자세한 내용과 함께 이러한 계산이 필요한 사용자에게주는 이점과 함께 설명됩니다.
