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Analyse statistique JMP - Ajustement du modèle - Omission des résultats

Lors de l'analyse statistique de notre ensemble de données à l'aide de JMP, nous rencontrons le problème suivant que je voudrais partager avec vous pour vous demander si d'autres utilisateurs de JMP ont déjà rencontré ce problème et savent pourquoi cela se produit et comment le résoudre.

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" )}
		)
	)
)

Modélisation statistique avancéePartager et communiquer les résultatsObjet : Analyse statistique JMP - Modèle d'ajustement - Omission de résultats

Comme @SDF1 revendiquée, l'option d'estimations illimitées détermine le résultat de l'estimation des composantes de la variance avec REML. Des estimations illimitées peuvent entraîner des estimations négatives. La variance ne peut pas être négative, mais ces résultats sont en fait la covariance, qui peut être négative. Cette option fournit de meilleurs tests d'hypothèse et BLUP. C'est important si vous incluez des effets fixes dans votre modèle. (Votre script ne montre aucun effet fixe.)

 

Vous pouvez délimiter les estimations et les contraindre à être non négatives. Toute estimation négative est forcée à zéro.

Objet : Analyse statistique JMP - Modèle d'ajustement - Omission de résultats

Salut @Lefkiosvanrooij ,

 

J'ai pu recréer l'erreur que vous avez obtenue en utilisant un ensemble de tables de données plus petit en fonction de ce que vous avez inclus dans le fichier DOCX.

 

Donc, je pense que cela a à voir avec votre sélection (ou plutôt votre désélection) des "Composants de variance illimités" dans la fenêtre Ajuster le modèle. Si vous la cochez, les CI sont calculés différemment que s'ils ne sont pas cochés, consultez l'aide de JMP ici . Il se peut que vous ne puissiez pas utiliser la méthode REML, auquel cas vous pouvez utiliser la méthode EMS pour estimer les variances. Vous pouvez également cocher la case "Estimer uniquement les composants de variance".

 

Je ne suis pas un statisticien, donc je ne peux pas commenter la méthode appropriée à utiliser pour votre analyse, mais je pense qu'avec les "Composants de variance illimités" décochés, vous obtenez l'erreur de rapport d'ajustement 0 pour certains des échantillons , comme Précision 40.

 

J'espère que cela t'aides!,

DS

Objet : Analyse statistique JMP - Modèle d'ajustement - Omission de résultatsRemarque : Une explication du problème rencontré est décrite dans le document word joint