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개발자 튜토리얼: 혼합 모델 2부: 시간과 공간에서 반복 측정값 처리

이 기술 프레젠테이션에는 다음에 제시된 예제가 포함되어 있습니다. 혼합 모형을 위한 JMP.프레젠테이션에 사용된 책의 데이터가 포함되어 있습니다. 영상 길이는 90분이 넘으며, 곳곳에 질문이 포함되어 있습니다. 이 튜토리얼과 회귀, 확률 계수, 다단계 모형의 예에는 모두 JMP Pro가 필요합니다. 3부는 2022년 초로 예정되어 있으며 혼합 모델의 검정력 및 정밀도 평가를 다룰 예정입니다.

 

 

혼합 모델은 다음과 같은 경우에 유용합니다. 다중 예측변수, 예를 들어 상호작용이 있거나 없는 요인 처리(c가 있는 경우) 예측 변수에 대한 반응의 곡률 및 여러 대상이 측정되는 위치. 

 

방법을 확인하세요:

• 제약 안정성 시험 사례에서 반복 측정 및 종단적 데이터 분석

  • 시간이 지남에 따라 동일한 주제에 대해 이루어진 관찰의 독립성 부족 문제 해결

  • 시점 간의 공분산 및 상관관계를 평가하여 후보 구조 선택

  • 실험 설계, 처리 설계 및 골격 ANOVA에 대한 소스 및 자유도 비교
  • Skeleton ANOVA 이면의 통계(모델) 이해
  • 모델 구축 및 상호 작용 포함
  • 복합 대칭, 자동 회귀 상관 행렬, Toeplitz 및 전의존 상관 행렬 이해 및 평가
• 공간에서의 모델 상관관계(공간 모델)
  • 유해 폐기물 예에서 공간 모델 용어 이해

    • Variogram – 거리가 증가함에 따라 반분산을 그래픽으로 표시합니다.

    • 너겟(Nugget) - 작은 거리에서 반편차로 "점프"

    • Sill – 반분산의 고원

    • 범위 – 씰까지의 거리

자원

• 또한 다음의 비디오도 사용할 수 있습니다. 혼합 모형 1부: 변동 원인이 두 개 이상일 때 중요한 도구
• JMP 프로 공간 구조 피팅에 대한 문서 세션에서 언급된
• 반복 측정 추가 기능 세션에서 언급된 Ruth Hummel의 글입니다. 메모: 이 기능은 JMP Pro 버전 17에 통합될 예정이며, 이후 JMP 17 이상 사용자에게는 더 이상 추가 기능이 필요하지 않습니다.

고급 통계 모델링Re: 개발자 튜토리얼: 혼합 모델 파트 2: 시간과 공간에서 반복 측정값 처리

당신의 이름을 추가하겠습니다 ( 마이크 @H2OSUP ) 요청을 추적하기 위해 리소스를 할당하는 기능에 대한 수요를 표시할 수 있습니다. 아무 것도 약속할 수는 없지만 곧 작업할 수 있기를 바랍니다.

Re: 개발자 튜토리얼: 혼합 모델 파트 2: 시간과 공간에서 반복 측정값 처리

고마워요 엘리자베스 @eclaassen . 대조 설명이 필요한 특정 비교를 얻으려고 합니다.

Re: 개발자 튜토리얼: 혼합 모델 파트 2: 시간과 공간에서 반복 측정값 처리

다중 비교 빨간색 삼각형 메뉴 옵션에서는 모든 LSMeans 및 쌍별 비교(ANOM, Dunnett(컨트롤과의 비교용), Tukey와 같은 다양한 조정 사용)를 얻거나 사용자 지정 추정에 대한 옵션이 있습니다. 사용자 지정은 여전히 쌍별이지만 찾고 있는 비교를 제한할 수 있습니다. 상호 작용이나 이 두 가지 대 다른 것의 평균과 같은 더 많은 "자유 형식" 대비에 대한 공개 요청이 있습니다.

Re: 개발자 튜토리얼: 혼합 모델 파트 2: 시간과 공간에서 반복 측정값 처리

고마워요, 엘리자베스 @eclaassen . 나는 그것을 작동시킬 수 있었다. 혼합 모델 플랫폼에서 LSMeans 대비를 지정하는 방법이 있습니까?

Re: 개발자 튜토리얼: 혼합 모델 파트 2: 시간과 공간에서 반복 측정값 처리

안녕, 마이크 @H2OSUP . 프레젠테이션이 도움이 되었다니 기쁘네요.

분할구 구조와 공간 상관 구조를 모두 맞추는 것이 가능합니다. 데이터 세트의 크기와 시도하는 공간 구조에 따라 두 가지 유형의 모델을 결합할 때 종종 발생하는 수렴 문제가 발생할 수 있습니다. SAS에 대한 PROC MIXED 문서에는 기본적으로 이 작업을 수행하는 예가 있습니다.예제 81.6 라인 소스 스프링클러 관개 SAS 구문에 익숙하지 않은 이 글을 읽는 사람이라면 JMP로의 "변환"은 다음과 같습니다. 클래스 문 변수는 JMP 데이터 테이블의 명목 열로 지정되고 모델 문은 고정 효과 구조입니다(이 경우 2차까지 계승), 무작위 진술은 무작위 효과(JMP 혼합 성격의 무작위 탭)이고, 반복 진술은 공간 구조 지정(혼합 성격의 반복 탭)입니다.

Re: 개발자 튜토리얼: 혼합 모델 파트 2: 시간과 공간에서 반복 측정값 처리

@eclaassen 혼합 모델에 대해 발표해 주셔서 감사합니다. 나는 당신의 프레젠테이션에서 많은 것을 얻었습니다. 제가 분석 중인 데이터 세트를 처리하는 방법에 대한 귀하의 생각을 듣고 싶었습니다. 내 치료 변수가 될 제품이 9개 있습니다. 각 제품에서 6개의 부품이 만들어졌으며 최대 2500시간 동안 풍화되었습니다. 풍화 작용 동안 500, 800, 1100, 1400 및 2500시간에 테스트를 위해 별도의 부품이 제거됩니다. 0시에 부품도 테스트됩니다. 시간을 범주형 요인으로 분석할 계획이다. 나는 시간이 구조상 분할 플롯으로 처리되어야 하며 풍화 시간 내내 동일한 부분이 테스트되지 않았기 때문에 반복 측정이 아니라고 생각합니다. 각 부품의 서로 다른 위치(A, B, C)에서 세 가지 측정이 수행됩니다. 나는 위치가 구조상 공간적으로 취급될 수 있다고 생각합니다. 분할구와 공간 구조가 결합된 혼합 모델을 가질 수 있습니까? 고마워요, 마이크 모로우