안녕
그룹 평균이 기준선에서 동일하다고 가정하는 제약 조건 (따라서 cLDA의 "제약 됨")으로 JMP에서 cLDA를 맞추는 방법 (FIT 명령을 통해). 따라서 우리가 모델을 가지고 있다면 시간과 그들의 상호 작용 그룹 : 시간 이론적으로 예측 변수로서이 모델 구조는 그룹 평균이 기준선에서 같다는 것을 의미합니다 (제 생각에?).
cLDA에서베이스 라인 수단은 무작위 화 된 그룹 사이에서 동일하게 제한된다; 공통 기준선 평균이 가정되고 무작위 그룹에 적합합니다. 다음은 R에 적합한 cDLA 모델입니다. 따라서 가능한 경우 FIT 명령을 통해 JMP에서 cDLA 모델을 구현하려고합니다.
https://datascienceplus.com/taking-the-baseline-measurement-into-account-constrained-lda-in-r/
FIT 데이터 ~ time + group.time을 사용한다고해서 일반적인 기준 평균 제약 조건이 적용되지 않는 것 같습니다.
JMP에서 이러한 모델을 맞추는 방법에 대한 조언을 주시면 감사하겠습니다.
빈스에 대해
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