在隨機效應模型中使用的方法？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我希望為某些數據創建一個隨機效應模型。 為此，我為我的模型效應變量選擇了“隨機效應”屬性。 我從這一頁我可以選擇 REML 和 EMS 作為我的模型擬合方法。 我的問題是：我什麼時候會選擇一個而不是另一個兩者有什麼區別嗎？ 我附上了來自蒙哥馬利文本的示例數據集。
Re: 在隨機效應模型中使用的方法？作為快速跟進...... 我試圖在具有二元結果的模型中擬合隨機效應。 JMP13Pro好像做不到這個... 有解決辦法嗎？
謝謝
傑克
PS-自 JMP6 以來，我一直在要求 JMP 技術支持來實現這一點。 
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Re: 在隨機效應模型中使用的方法？回复晚了非常抱歉。 謝謝您的回答！
Re: 在隨機效應模型中使用的方法？REML 估計獨立於模型中的固定效應。 當數據平衡或接近平衡時，這幾乎沒有區別，估計值應該接近。 當數據不平衡時，EMS 估計可能會受到不利影響（甚至會出現負方差分量）。 堅持使用默認的 REML 不會丟失任何東西。 我唯一會使用 EMS 的時候是我想在使用 EMS 的情況下匹配歷史結果。
大學教師
