Nivel: intermedio
Hadley Myers, ingeniero de sistemas JMP, SAS
Chris Gotwalt, Director de Investigación y Desarrollo Estadístico de JMP, SAS
Generar modelos lineales que incluyen componentes aleatorios es esencial en muchas industrias, pero particularmente en los dominios de Farmacia y Ciencias de la Vida. La plataforma de modelo mixto en JMP Pro permite que dichos modelos se definan y evalúen, produciendo las contribuciones a la varianza total de los componentes del modelo individual, así como sus respectivos intervalos de confianza. Calcular combinaciones lineales de estos componentes de varianza es sencillo, pero los aspectos prácticos del problema (grados desiguales de libertad, distribuciones no normales, etc.) evitan que los intervalos de confianza correspondientes de estas combinaciones lineales se determinen con la misma facilidad. Anteriormente, los usuarios de JMP Pro tenían que recurrir a otras soluciones de software analítico, como el paquete "Análisis de componentes de varianza" en R, para resolver esta brecha en la funcionalidad y cumplir con este requisito. Esta presentación es para informar sobre la creación de un complemento, disponible para su uso con JMP Pro, que utiliza bootstrapping paramétrico para obtener los límites de confianza necesarios. El complemento Determinación de límites de confianza para combinaciones lineales de componentes de varianza en modelos mixtos , se demostrará, junto con los detalles adjuntos de cómo se utilizó la técnica para superar las dificultades de este problema, así como el beneficio para los usuarios para los que estos cálculos son necesarios.
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