혼합 모델 용어안녕하세요 여러분,
저는 물고기의 수영 성능을 살펴보고 종 내에 중첩된 개체를 제어하는 논문을 작성하고 있습니다. 혼합 모델 성격을 사용하여 두 가지 유형의 테스트를 실행하고 있으며 논문을 작성할 때 해당 모델을 설명(이름 지정, 특성화)하는 데 도움이 필요합니다. 제가 제출한 저널에서는 JMP와 혼합 모델 플랫폼에 익숙하지 않기 때문에 제가 데이터로 무엇을 하는지 이해하지 못한다고 불평하는 리뷰를 많이 받았습니다.
첫 번째 테스트에서는 여러 입력 변수/신체 지표(최대 굽힘 곡률, 회전 시간 등)에서 종 간의 차이를 찾고 있습니다.
모델에서 내 고정 효과는 종(Species)이고 무작위 효과는 종 내에 중첩된 개별(Individual)입니다. 무작위 효과로 개체가 없다면 이는 단순한 T-검정이 될 것입니다. 그러나 개체 변동을 통제할 때 이를 무엇이라고 불러야 할지 잘 모르겠습니다.
두 번째 테스트는 선형 모델입니다. 이 경우 고정 효과는 종, 굽힘 곡률 및 회전 지속 시간(및 상호 작용의 전체 계승)이며, 다시 종에 중첩된 개체의 무작위 효과도 포함됩니다. 나는 이것을 선형 혼합 모델이라고 부를 수 있다고 가정합니다.
감사해요,
스티븐
품질 및 프로세스 엔지니어링Re: 혼합 모델 용어또한 LMM의 상호 작용 플롯으로 그래프를 만들어야 합니다. 나는 그것을 위해 새로운 토론을 만들었습니다.JMP 외부에서 그래픽을 만들기 위한 선 방정식 내보내기/추출 - JMP 사용자 커뮤니티
Re: 혼합 모델 용어예, 개인을 무작위 효과(종 아래 중첩)로 포함하는 것이 데이터에 적합합니다. 내가 말했듯이 개인을 포함하지 않으면 데이터의 각 행이 완전히 독립적인 측정임을 의미하지만 그렇지 않습니다.
SLS + REML은 귀하의 예에서 잘 작동합니다.
Fit Mixed는 더 복잡한 공분산 구조를 사용할 수 있는 기회를 제공하지만 그 복잡성에 들어가고 싶지는 않습니다. (그렇다면, @jiancao 했다 Discovery의 멋진 프레젠테이션 이것에 관해서)
Re: 혼합 모델 용어그래서 두 가지 다른 모델을 만들어야 합니다. 하나는 무작위 중첩 효과 외에도 연속적이고 범주적인 고정 효과가 있는 선형 혼합 모델입니다.
다른 모델은 범주형 고정 효과(종)와 연속 반응(체형 변수)만 포함하므로 개인을 무작위 중첩 효과로 다시 포함해야 한다고 가정합니다. 이 경우 REML 또는 혼합 모델 성격과 함께 표준 최소 제곱을 사용하는 것이 중요합니까? 나는 SLS+REML 쪽으로 기울고 있어
Re: 혼합 모델 용어괜찮아. 이제 개인에 대한 효과를 추가해야 하는 이유에 대해 훨씬 더 이해가 됩니다.
표준 회귀는 모든 관측값이 독립적이라고 가정합니다. 테이블의 각 행이 고유한 개인인 경우에 해당합니다.
각 개인에 대해 여러 관측치가 있기 때문에 관측치는 독립적이지 않습니다. 각 개인 내의 관찰은 더 유사할 것으로 예상할 수 있습니다.
모델이 적절한지 확인하는 한 가지 방법은 개별에 대해 무작위 효과를 추가하는 것입니다. 이것은 개체가 각 종마다 고유하기 때문에(물론) 종 내에 중첩되어야 합니다. 개인에 대한 고정 효과는 개인이 변수의 제어 가능한 수준이 아니라 더 큰 모집단의 분포에서 무작위로 대표를 뽑기 때문에 의미가 없습니다.
모델로 수행한 작업이기 때문에 이 모든 것을 이해하는 것 같습니다.
이제 질문은 다음과 같습니다. 리뷰어가 이해하지 못하는 것은 무엇입니까? 데이터를 어떻게 모델링하게 하시겠습니까?
이전에 말했듯이 혼합 모델에 대해 JMP에서 사용하는 용어는 다른 소프트웨어에서 사용하는 것과 동일합니다. (저는 R을 사용한 MSc의 일부로 혼합 모델에 대한 모듈을 수행했습니다. JMP에서 모든 예를 반복했는데 보고된 출력의 차이점을 기억하지 못합니다.)
Re: 혼합 모델 용어각 개인에 대해 15개의 독립적인 턴을 기록했습니다.
Re: 혼합 모델 용어도움이 됩니다. 감사합니다.
각 개인에 대해 여러 관측치(행)가 있는 이유는 무엇입니까?
Re: 혼합 모델 용어제가 하고 있는 주요 모델은 체형 변수(물고기가 구부릴 때 얼마나 많은 곡률을 가지고 있고 얼마나 빨리 구부러지는지)와 수영 성능 변수(물고기가 물고기가 얼마나 많이 회전하고 얼마나 빨리 구부러지는지) 사이의 관계를 보는 선형 모델입니다. ) 체형이 다른 종 간의 결과를 비교합니다. 내가 과거에 받은 비판은 종 내에서 개인 간의 변이를 통제하지 않는 것과 관련이 있습니다. 검토자들은 내 데이터가 종 전체가 아닌 한두 개인의 행동에 의해 좌우된다는 점을 우려합니다.
선형 혼합 모델에서 무작위 효과로 개인을 포함하는 것은 의미가 있습니다. 선형 혼합 모델의 종속 변수에서 다른 종의 평균을 비교할 때 여전히 개인을 무작위 효과로 포함해야 한다고 생각했습니다.
실행하려는 모델이 포함된 스크립트 파일로 데이터를 첨부했습니다.
Re: 혼합 모델 용어안녕,
혼합 모델은 혼란스러울 수 있습니다. 그리고 용어도 상당히 혼란스럽습니다. 그러나 예를 들어 JMP의 용어가 SAS 또는 R의 용어와 크게 다른지 잘 모르겠습니다.
어쨌든 분석을 위해 혼합 모델을 사용해야 하는지 궁금합니다. 개인에 대한 효과를 추가해야 하는 이유는 무엇입니까? 이를 수행할 수 있는 예는 동일한 개인 집합에 대해 여러 시점에서 응답을 측정하는 경우입니다( "반복 조치" ). 그러나 대부분의 경우 개인에게 효과를 추가하는 것은 이치에 맞지 않습니다.
수행해야 하는 분석 유형을 설명하기 위해 예제 데이터 세트를 첨부할 수 있으면 도움이 될 수 있습니다.
도움이 되길 바랍니다.
필
Re: 혼합 모델 용어게시를 위해 계층적 선형 모델(HLM)을 추정하는 동안 얼마 전에 이 문제가 발생했습니다. 다른 프로그램이 다른 추정 방법과 알고리즘뿐만 아니라 다른 용어를 사용하고 있다는 인상을 받았습니다(저작권이나 특허가 있는지 확실하지 않음).
당시 내 솔루션은 해당 분야(교육)에서 저명한 책을 살펴보고 샘플 데이터로 예제 모델을 추정하는 것이었습니다. 정확한 결과를 얻은 후에는 현장에서 허용되는 모델을 사용하고 있으며 기존 용어를 자신 있게 사용할 수 있다고 확신했습니다.
분야 간의 의사 소통 부족은 각각 고유한 용어를 사용한다는 것을 의미합니다. 상업적 문제의 경우 한 소프트웨어에서 다른 소프트웨어로 용어를 명시적으로 번역하는 것을 찾는 것이 매우 어려울 것이라고 생각합니다. 이러한 이유들로 인해 이런 종류의 답변을 즉석에서 끌어낼 수 있는 전문가를 찾는 것이 거의 불가능합니다.
Re: 혼합 모델 용어용어는 혼란스러울 수 있으며 불행히도 보편적이지 않습니다. "라는 말의 정확한 의미를 모르겠습니다. 종 내에 중첩된 개체를 제어하고 있습니다." 무작위 효과에 대한 제어?아마도 이것이 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
