RE: 如何在 JMP 中拟合约束纵向数据分析 (cLDA)你好呀
我如何在 JMP 中拟合 cLDA（例如通过 FIT 命令），并假设组均值在基线处相等（因此在 cLDA 中“受约束”）。 因此，如果我们有一个模型时间及其相互作用组：时间作为理论上的预测变量，该模型结构将强制组均值在基线上相等（我认为？）。
在 cLDA 中，随机组之间的基线平均值被限制为相等；假设有一个共同的基线平均值并适合随机分组。这是在 R 中安装的 cDLA 模型。因此，如果可能的话，我的目标是通过 FIT 命令在 JMP 中实现 cDLA 模型。
使用 FIT 数据~ time+group.time 似乎没有施加常见的基线均值约束。
任何关于如何在 JMP 中拟合此类模型的建议将不胜感激。
问候文斯
RE: 如何在 JMP 中拟合约束纵向数据分析 (cLDA)谢谢马克
是的，我确实认为这是继续进行的方法，但我认为这是不正确的。 如果您按预测值的时间进行分组交叉表，我们应该得到等效的基线平均值 - 但我相信情况并非如此。
RE: 如何在 JMP 中拟合约束纵向数据分析 (cLDA)我不熟悉这个特定的模型，但我相信通常您不应该在模型中包含组（calcategori）项来强制使用公共截距（基线）。 您可以将其包含在转换中，例如交互效果的交叉项。 这种形式打破了线性模型层次结构，JMP 会抱怨，但它会让您拟合该模型。
- 选择分析 > 拟合模型。
- 选择响应列并单击是。
- 选择组和时间列，单击宏，然后选择全阶乘。
- 选择组术语效果列出并单击消除。
- 点击跑步。
- 点击继续当 JMP 提出有关效果缺失的问题时。
