Livello: intermedio
Hadley Myers, ingegnere di sistema JMP, SAS
Chris Gotwalt, Direttore della ricerca e dello sviluppo statistici di JMP, SAS
La generazione di modelli lineari che includano componenti casuali è essenziale in molti settori, ma in particolare nei settori farmaceutico e delle scienze della vita.La piattaforma Mixed Model di JMP Pro consente di definire e valutare tali modelli, fornendo i contributi alla varianza totale dei singoli componenti del modello, nonché i rispettivi intervalli di confidenza.Calcolare le combinazioni lineari di queste componenti della varianza è semplice, ma gli aspetti pratici del problema (gradi di libertà disuguali, distribuzioni non normali, ecc.) impediscono di determinare altrettanto facilmente gli intervalli di confidenza corrispondenti di queste combinazioni lineari.In precedenza, gli utenti di JMP Pro avevano bisogno di rivolgersi ad altre soluzioni software analitiche, come il pacchetto "Variance Component Analysis" in R, per risolvere questa lacuna di funzionalità e soddisfare questo requisito.Questa presentazione riferirà sulla creazione di un componente aggiuntivo, disponibile per l'uso con JMP Pro, che utilizza il bootstrap parametrico per ottenere i limiti di confidenza necessari.Il componente aggiuntivo, Determinazione dei limiti di confidenza per combinazioni lineari di componenti della varianza in modelli misti , verrà dimostrato, insieme ai dettagli di accompagnamento, di come è stata utilizzata la tecnica per superare le difficoltà di questo problema, nonché dei vantaggi per gli utenti per i quali questi calcoli sono una necessità.
