Tutoriel du développeur : modèles mixtes, partie 2 : gestion des mesures répétées dans le temps et l'espaceCette présentation technique comprend des exemples présentés dans JMP pour les modèles mixtes.Les données du livre utilisé dans la présentation sont incluses. La vidéo dure plus de 90 minutes avec des questions entrecoupées. Ce didacticiel et des exemples de régression, de coefficient aléatoire et de modèles multi-niveaux nécessitent tous JMP Pro. La partie 3 sera prévue pour début 2022 et couvrira l'évaluation de la puissance et de la précision des modèles mixtes.
Les modèles mixtes sont utiles lorsque vous avez plusieurs prédicteurs, par exemple un traitement factoriel avec ou sans interactions, lorsqu'il y a c urvature dans la réponse sur le prédicteur, et où plusieurs sujets sont mesurés.
Voir comment :
- Analyser des mesures répétées et des données longitudinales dans un exemple d'essai de stabilité pharmaceutique
- Corrélations de modèles dans l'espace (Modèles spatiaux)
- Comprendre la terminologie du modèle spatial dans un exemple de déchets dangereux
Variogramme – affichage graphique de la semi-variance à mesure que la distance augmente
Nugget – « saut » en semi-variance à petites distances
Seuil – plateau de la semi-variance
Portée – distance au seuil
Ressources
Modélisation statistique avancéeRe : Tutoriel développeur : Modèles mixtes Partie 2 : Gestion des mesures répétées dans le temps et l'espace@eclaassen merci de présenter sur des modèles mixtes. J'ai beaucoup profité de vos présentations. Je voulais avoir votre avis sur la façon de gérer un ensemble de données que j'analyse. J'ai 9 produits qui seront ma variable de traitement. Six pièces ont été fabriquées à partir de chaque produit et patinées jusqu'à 2500 heures. Pendant le vieillissement, des pièces séparées sont retirées pour être testées à 500, 800, 1100, 1400 et 2500 heures. Une pièce est également testée à 0 heure. Je prévois d'analyser les heures comme un facteur catégorique. Je pense que les heures devraient être traitées comme une structure divisée et non comme des mesures répétées, car la même partie n'a pas été testée tout au long du temps de vieillissement. Trois mesures sont effectuées sur chaque pièce à différentes positions (A, B, C). Je pense que les positions pourraient être traitées comme une structure spatiale. Pouvez-vous avoir un modèle mixte avec une combinaison de split-plot et de structures spatiales ? Merci, Mike Morrow
Objet : Tutoriel pour les développeurs : Modèles mixtes Partie 2 : Gestion de mesures répétées dans le temps et dans l'espaceSalut Mike @H2OSUP . Je suis heureux que vous ayez trouvé les présentations utiles.
Il est possible d'ajuster à la fois une structure de parcelles divisées et une structure de corrélation spatiale. Selon la taille de l'ensemble de données et la structure spatiale que vous essayez, vous pouvez rencontrer des problèmes de convergence, car cela se produit souvent lors de la combinaison des deux types de modèles. Il existe un exemple dans la documentation PROC MIXED pour SAS qui fait essentiellement cela.Exemple 81.6 Irrigation par aspersion en ligne Pour quiconque pourrait lire ceci et qui n'est pas familier avec la syntaxe SAS, la "conversion" vers JMP est la suivante : les variables d'instruction de classe seraient désignées comme des colonnes nominales dans la table de données JMP, l'instruction de modèle est la structure à effet fixe (dans ce cas, une factorielle jusqu'au degré 2), l'énoncé aléatoire correspond aux effets aléatoires (onglet Aléatoire dans la personnalité mixte dans JMP) et l'énoncé répété la désignation de la structure spatiale (onglet Répété dans la personnalité mixte).
Objet : Tutoriel pour les développeurs : Modèles mixtes Partie 2 : Gestion de mesures répétées dans le temps et dans l'espaceMerci, Élisabeth @eclaassen . J'ai pu le faire fonctionner. Existe-t-il un moyen de spécifier un contraste LSMeans dans la plate-forme de modèle mixte ?
Objet : Tutoriel pour les développeurs : Modèles mixtes Partie 2 : Gestion de mesures répétées dans le temps et dans l'espaceDans l'option de menu du triangle rouge Comparaisons multiples, vous pouvez soit obtenir tous les LSMeans et les comparaisons par paires (avec divers ajustements comme ANOM, Dunnett (pour les comparaisons avec un contrôle), Tukey), soit une option pour les estimations spécifiées par l'utilisateur. L'utilisateur spécifié est toujours par paire, mais vous pouvez limiter les comparaisons que vous recherchez. Il y a une demande ouverte pour plus de contrastes "de forme libre", comme pour les interactions ou la moyenne de ces deux par rapport à l'autre.
Objet : Tutoriel pour les développeurs : Modèles mixtes Partie 2 : Gestion de mesures répétées dans le temps et dans l'espaceMerci Élisabeth @eclaassen . J'essaie d'obtenir une comparaison spécifique qui nécessiterait une déclaration de contraste.
Objet : Tutoriel pour les développeurs : Modèles mixtes Partie 2 : Gestion de mesures répétées dans le temps et dans l'espaceJ'ajouterai votre nom ( Mike @H2OSUP ) pour suivre la demande, afin que nous puissions montrer la demande de la fonctionnalité pour allouer les ressources nécessaires à sa réalisation. Je ne peux rien promettre, mais j'espère que nous pourrons y travailler bientôt.
