혼합 모델 용어안녕 모두,
나는 물고기 수영 성능을 보고 종 안에 둥지를 튼 개체를 제어하는 논문을 작성하고 있습니다. 나는 혼합 모델 성격을 사용하여 두 가지 다른 유형의 테스트를 실행하고 있으며 논문을 작성할 때 해당 모델을 설명(이름 지정, 특성화)하는 데 도움이 필요합니다. 내가 제출한 저널에서 JMP와 혼합 모델 플랫폼에 익숙하지 않기 때문에 내 데이터로 무엇을 하는지 이해하지 못한다는 불평을 많이 받습니다.
첫 번째 테스트에서는 여러 입력 변수/몸체 메트릭(최대 굽힘 곡률, 회전 시간 등)에서 종 간의 차이점을 찾고 있습니다.
모델에서 고정 효과는 종이고 임의 효과는 종 내에 중첩된 개체입니다. 내가 무작위 효과로 개인을 가지고 있지 않다면 이것은 간단한 T-검정이 될 것이지만 개인 편차를 통제할 때 그것을 무엇이라고 불러야 할지 모르겠습니다.
두 번째 테스트는 선형 모델입니다. 이 경우 고정 효과는 종, 굽힘 곡률 및 회전 지속 시간(및 상호 작용의 전체 요인)이며 다시 종에 중첩된 개별의 임의 효과가 있습니다. 나는 이것을 선형 혼합 모델이라고 부를 수 있다고 가정합니다.
감사 해요,
스티븐
해석학다른Re: 혼합 모델 용어용어는 혼란스러울 수 있으며 불행히도 보편적이지 않습니다. "라는 말이 무슨 말인지 잘 모르겠어. 종 안에 둥지를 틀고 있는 개체를 통제하고 있습니다." 무작위 효과를 제어하시겠습니까?아마도 이것은 도움이 될 것입니다:
https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/mixed-models-and-random-effect-models.shtml
Re: 혼합 모델 용어얼마 전에 출판을 위해 계층적 선형 모델(HLM)을 추정하려고 시도하는 동안 이 문제가 발생했습니다. 다른 프로그램이 다른 용어와 다른 추정 방법 및 알고리즘을 사용하고 있다는 인상을 받았습니다(저작권이나 특허가 있는지 확실하지 않음).
당시 저의 솔루션은 해당 분야의 저명한 책(교육)을 살펴보고 샘플 데이터로 예제 모델을 추정하는 것이었습니다. 정확한 결과를 얻은 후에는 현장에서 허용되는 모델을 사용하고 있으며 기존 용어를 자신 있게 사용할 수 있다고 확신했습니다.
학문 간 의사 소통이 부족하다는 것은 각 분야마다 고유 한 용어가 있음을 의미합니다. 상업적인 문제의 경우 한 소프트웨어에서 다른 소프트웨어로 용어의 명시적인 번역을 찾는 것이 매우 어려울 것이라고 생각합니다. 이러한 이유를 종합하면 이러한 종류의 답변을 커프에서 꺼낼 수 있는 전문가를 찾는 것이 거의 불가능합니다.
Re: 혼합 모델 용어안녕하세요,
혼합 모델은 혼동될 수 있습니다. 그리고 용어도 상당히 혼란스럽습니다. 그러나 JMP의 용어가 예를 들어 SAS 또는 R의 용어와 매우 다른지 잘 모르겠습니다.
어쨌든 분석에 혼합 모델을 사용해야 하는지 궁금합니다. 개인에 대한 효과를 추가해야 하는 이유는 무엇입니까? 이를 수행할 수 있는 예는 동일한 개인 집합( 반복 조치" ). 그러나 대부분의 경우 개인에게 효과를 추가하는 것은 이치에 맞지 않습니다.
수행해야 하는 분석 유형을 설명하기 위해 예제 데이터 세트를 첨부할 수 있다면 도움이 될 수 있습니다.
도움이 되기를 바랍니다.
필
Re: 혼합 모델 용어제가 하고 있는 메인 모델은 체형변수(물고기가 구부릴 때 얼마나 휘어지고 얼마나 빨리 구부릴 수 있는지)와 수영 성능 변수(물고기가 얼마나 회전하고 얼마나 빨리 ) 다른 체형을 가진 종 간의 결과 비교. 내가 과거에 받은 비판은 종 내 개체 간의 변이를 제어하지 않는 것과 관련이 있습니다. 검토자들은 내 데이터가 종 전체가 아니라 한 명 또는 소수의 개인의 행동에 의해 좌우되는 것을 우려합니다.
선형 혼합 모델에서 무작위 효과로 개인을 포함하는 것이 합리적입니다. 나는 선형 혼합 모델의 종속 변수에서 다른 종의 평균을 비교할 때 여전히 개인을 무작위 효과로 포함해야한다고 생각했습니다.
실행하려는 모델이 포함된 스크립트 파일로 데이터를 첨부했습니다.
Re: 혼합 모델 용어도움이 됩니다. 감사합니다.
왜 각 개인에 대해 여러 관찰(행)이 있습니까?
Re: 혼합 모델 용어나는 각 개인에 대해 15개의 독립적인 회전을 기록했습니다.
Re: 혼합 모델 용어괜찮아. 이제 개인에 대한 효과를 추가해야 하는 이유가 훨씬 더 이해가 됩니다.
표준 회귀는 모든 관측치가 독립적이라고 가정합니다. 테이블의 각 행이 고유한 개인인 경우입니다.
각 개인에 대해 여러 관측치가 있으므로 관측치가 독립적이지 않습니다. 각 개인의 관찰은 더 유사할 것으로 예상할 수 있습니다.
모델이 적절한지 확인하는 한 가지 방법은 개별에 대한 임의 효과를 추가하는 것입니다. 개체가 각 종에 고유하기 때문에 이것은 종 내에 중첩되어야 합니다(물론). 개인에 대한 고정 효과는 개인이 통제 가능한 수준의 변수가 아니라 더 큰 모집단의 분포에서 무작위로 추출된 대표이기 때문에 의미가 없습니다.
그것이 당신이 당신의 모델로 한 일이기 때문에 당신이 이것을 모두 이해하는 것처럼 보입니다.
이제 질문은 다음과 같습니다. 검토자가 이해하지 못하는 것은 무엇입니까? 그들은 당신이 데이터를 어떻게 모델링하도록 했을까요?
전에 말했듯이 혼합 모델에 대해 JMP에서 사용하는 용어는 다른 소프트웨어에서 사용되는 것과 동일하다고 확신합니다. (저는 R을 사용한 석사 과정의 일부로 혼합 모델에 대한 모듈을 수행했습니다. JMP에서 모든 예제를 반복했지만 보고된 출력의 차이가 기억나지 않습니다.)
Re: 혼합 모델 용어그래서 두 가지 다른 모델을 만들어야 합니다. 하나는 무작위 중첩 효과 외에 연속 및 범주 고정 효과가 있는 선형 혼합 모델입니다.
다른 모델은 범주형 고정 효과(종)와 연속 반응(체형 변수)만 포함하므로 개인을 임의의 중첩 효과로 다시 포함해야 한다고 가정합니다. 이 경우 REML 또는 혼합 모델 특성과 함께 표준 최소 제곱을 사용하는 것이 중요합니까? 나는 SLS+REML 쪽으로 기울고 있다
