Niveau: intermédiaire
Hadley Myers, ingénieur système JMP, SAS
Chris Gotwalt, directeur JMP de la recherche et du développement statistiques, SAS
La génération de modèles linéaires qui incluent des composants aléatoires est essentielle dans de nombreuses industries, mais en particulier dans les domaines pharmaceutique et des sciences de la vie. La plate-forme de modèle mixte de JMP Pro permet de définir et d'évaluer ces modèles, ce qui donne les contributions à la variance totale des composants du modèle individuel, ainsi que leurs intervalles de confiance respectifs. Le calcul des combinaisons linéaires de ces composantes de la variance est simple, mais les aspects pratiques du problème (degrés de liberté inégaux, distributions non normales, etc.) empêchent les intervalles de confiance correspondants de ces combinaisons linéaires d'être déterminés aussi facilement. Auparavant, les utilisateurs de JMP Pro devaient se tourner vers d'autres solutions logicielles analytiques, telles que le package «Variance Component Analysis» dans R, pour combler cette lacune de fonctionnalités et répondre à cette exigence. Cette présentation doit rendre compte de la création d'un complément, disponible pour une utilisation avec JMP Pro, qui utilise le bootstrap paramétrique pour obtenir les limites de confiance nécessaires. Le complément, Détermination des limites de confiance pour les combinaisons linéaires de composants de variance dans les modèles mixtes , sera démontré, ainsi que les détails d'accompagnement de la façon dont la technique a été utilisée pour surmonter les difficultés de ce problème, ainsi que l'avantage pour les utilisateurs pour lesquels ces calculs sont une nécessité.
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