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JMP 統計分析 - 擬合模型 - 省略結果

我們在使用JMP對資料集進行統計分析的過程中，遇到了以下問題，想和大家分享一下，請問其他JMP的使用者是否也遇到過這種情況，知道為什麼會出現這種情況以及如何解決。

Fit Model(
	Y( :Measured RP% ),
	Effects,
	Random Effects( :Assay ),
	NoBounds( 0 ),
	Personality( "Standard Least Squares" ),
	Method( "REML" ),
	Emphasis( "Minimal Report" ),
	Run(
		:Measured RP% << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
		Parameter Estimates( 1 ), Scaled Estimates( 0 ),
		Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
		Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
		Plot Effect Leverage( 0 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 )}
	),
	Where( :Sample == "Accuracy 40" ),
	SendToReport(
		Dispatch(
			{"Response Measured RP% Sample=Accuracy 40"},
			"Parameter Estimates",
			OutlineBox,
			{Close( 0 )}
		),
		Dispatch(
			{"Response Measured RP% Sample=Accuracy 40", "Parameter Estimates"},
			"Std Error",
			NumberColBox,
			{Visibility( "Collapse" )}
		),
		Dispatch(
			{"Response Measured RP% Sample=Accuracy 40", "Random Effect Predictions"
			},
			"Std Error",
			NumberColBox,
			{Visibility( "Collapse" )}
		),
		Dispatch(
			{"Response Measured RP% Sample=Accuracy 40",
			"REML Variance Component Estimates"},
			"Std Error",
			NumberColBox,
			{Visibility( "Collapse" )}
		),
		Dispatch(
			{"Response Measured RP% Sample=Accuracy 40",
			"REML Variance Component Estimates"},
			"95% Lower",
			NumberColBox,
			{Visibility( "Collapse" )}
		),
		Dispatch(
			{"Response Measured RP% Sample=Accuracy 40",
			"REML Variance Component Estimates"},
			"Sqrt Variance Component",
			NumberColBox,
			{Visibility( "Visible" )}
		),
		Dispatch(
			{"Response Measured RP% Sample=Accuracy 40",
			"REML Variance Component Estimates"},
			"Pct of Total",
			NumberColBox,
			{Visibility( "Collapse" )}
		),
		Dispatch(
			{"Response Measured RP% Sample=Accuracy 40",
			"REML Variance Component Estimates"},
			"CV",
			NumberColBox,
			{Visibility( "Visible" )}
		),
		Dispatch(
			{"Response Measured RP% Sample=Accuracy 40", "Effect Details", "Assay",
			"Least Squares Means Table"},
			"Std Error",
			NumberColBox,
			{Visibility( "Collapse" )}
		)
	)
)

進階統計建模分享和交流成果回复：JMP 統計分析 - 擬合模型 - 省略結果

作為@SDF1聲稱，無界估計選項確定使用 REML 估計方差分量的結果。 無界估計可能導致負估計。 方差不能為負，但這些結果實際上是協方差，可以為負。 此選項提供更好的假設檢驗和 BLUP。 如果您在模型中包含固定效應，這一點很重要。 （您的腳本沒有顯示固定效果。）

 

您可以限制估計並將它們限制為非負數。 任何負估計都被強制為零。

回复：JMP 統計分析 - 擬合模型 - 省略結果

你好@Lefkiosvanrooij ,

 

根據您包含在 DOCX 文件中的內容，我能夠使用較小的數據表集重新創建您遇到的錯誤。

 

因此，我認為這與您在“擬合模型”窗口中選擇（或更確切地說是取消選擇）“無界方差分量”有關。 如果選中它，則 CI 的計算方式與未選中時不同，請參閱 JMP 幫助這裡. 可能是您不能使用 REML 方法，在這種情況下您可以使用 EMS 方法來估計方差。 您還可以選中“僅估計方差分量”框。

 

我不是統計學家，所以我不能評論哪種方法適合您的分析，但我相信如果未選中“無界方差分量”，那麼您會得到一些樣本的擬合錯誤報告 0 ，例如準確度 40。

 

希望這可以幫助！，

DS

回复：JMP 統計分析 - 擬合模型 - 省略結果注：所遇到問題的解釋在所附的word文檔中有描述