La generazione di modelli lineari che includono componenti casuali è essenziale in molti settori, ma in particolare nei settori farmaceutico e delle scienze della vita. La piattaforma Mixed Model in JMP Pro consente di definire e valutare tali modelli, fornendo i contributi alla varianza totale dei singoli componenti del modello, nonché i rispettivi intervalli di confidenza. Il calcolo delle combinazioni lineari di questi componenti della varianza è semplice, ma le funzionalità del problema (diseguali gradi di libertà, distribuzioni non normali, ecc.) Impediscono di determinare facilmente gli intervalli di confidenza corrispondenti di queste combinazioni lineari. In precedenza, gli utenti di JMP Pro avevano bisogno di rivolgersi ad altre soluzioni software analitiche, come il pacchetto "Variance Component Analysis" in R, per risolvere questo gap di funzionalità e soddisfare questo requisito. Questo componente aggiuntivo, disponibile per l'uso con JMP Pro, utilizza il bootstrap parametrico per ottenere i limiti di confidenza necessari. Le istruzioni per l'uso sono disponibili nel poster presentato a JMP Discovery Munich 2020: Determinazione dei limiti di confidenza per le combinazioni lineari di componenti di varianza in modelli misti (2020-EU-EPO-455)
