Level: Mittelstufe
Hadley Myers, JMP-Systemingenieur, SAS
Chris Gotwalt, JMP-Direktor für statistische Forschung und Entwicklung, SAS
Die Erzeugung linearer Modelle mit zufälligen Komponenten ist in vielen Branchen von entscheidender Bedeutung, insbesondere in den Bereichen Pharma und Biowissenschaften. Die Mixed Model-Plattform in JMP Pro ermöglicht die Definition und Bewertung solcher Modelle, wobei die Beiträge zur Gesamtvarianz der einzelnen Modellkomponenten sowie deren jeweilige Konfidenzintervalle ermittelt werden. Die Berechnung linearer Kombinationen dieser Varianzkomponenten ist unkompliziert, aber die praktischen Aspekte des Problems (ungleiche Freiheitsgrade, nicht normale Verteilungen usw.) verhindern, dass die entsprechenden Konfidenzintervalle dieser linearen Kombinationen so einfach bestimmt werden können. Bisher mussten sich JMP Pro-Benutzer an andere Analysesoftwarelösungen wenden, z. B. das Paket „Varianzkomponentenanalyse“ in R, um diese Funktionslücke zu schließen und diese Anforderung zu erfüllen. In dieser Präsentation wird über die Erstellung eines Add-Ins berichtet, das für die Verwendung mit JMP Pro verfügbar ist und das parametrisches Bootstrapping verwendet, um die erforderlichen Konfidenzgrenzen zu erhalten. Das Add-In, Bestimmung der Konfidenzgrenzen für lineare Kombinationen von Varianzkomponenten in gemischten Modellen wird zusammen mit den begleitenden Details gezeigt, wie die Technik verwendet wurde, um die Schwierigkeiten dieses Problems zu überwinden, sowie den Nutzen für Benutzer, für die diese Berechnungen eine Notwendigkeit sind.
