Tutorial per sviluppatori: Modelli misti Parte 2: Gestione di misure ripetute nel tempo e nello spazioQuesta presentazione tecnica include esempi presentati in JMP per modelli misti.Sono inclusi i dati del libro utilizzato nella presentazione. Il video dura più di 90 minuti con domande intervallate ovunque. Questo tutorial e gli esempi di regressione, coefficiente casuale e modelli multilivello richiedono tutti JMP Pro. La parte 3 sarà prevista per l'inizio del 2022 e riguarderà la valutazione della potenza e della precisione per i modelli misti.
I modelli misti sono utili quando hai predittori multipli, ad esempio un trattamento fattoriale con o senza interazioni, quando c'è c urvatura nella risposta rispetto al predittore e dove vengono misurati più soggetti.
Scopri come:
- Analizzare misure ripetute e dati longitudinali in un esempio di prova di stabilità farmaceutica
Affrontare la mancanza di indipendenza delle osservazioni effettuate sullo stesso argomento nel tempo
Valutare la covarianza e la correlazione tra i punti temporali per selezionare la struttura candidata
- Confrontare sorgente e gradi di libertà per la progettazione dell'esperimento, la progettazione del trattamento e l'ANOVA dello scheletro
- Comprendere le statistiche (modello) dietro Skeleton ANOVA
- Costruisci il modello e includi le interazioni
- Comprendere e valutare la simmetria composta, la matrice di correlazione autoregressiva, Toeplitz e le matrici di correlazione antedipendenti
- Correlazioni dei modelli nello spazio (modelli spaziali)
- Comprendere la terminologia del modello spaziale in un esempio di rifiuti pericolosi
Variogramma – visualizzazione grafica della semivarianza all'aumentare della distanza
Nugget – “salta” in semivarianza a piccole distanze
Sill – plateau della semivarianza
Portata – distanza dal davanzale
Risorse
Modellazione statistica avanzataRi: Tutorial per sviluppatori: modelli misti, parte 2: gestione di misure ripetute nel tempo e nello spazioAggiungerò il tuo nome ( Mike @H2OSUP ) per tenere traccia della richiesta, in modo da poter mostrare la richiesta della funzionalità per allocare le risorse per realizzarla. Non posso promettere nulla, ma spero che potremo lavorarci presto.
Ri: Tutorial per sviluppatori: modelli misti, parte 2: gestione di misure ripetute nel tempo e nello spazioGrazie Elisabetta @eclaassen . Sto cercando di ottenere un confronto specifico che richiederebbe una dichiarazione di contrasto.
Ri: Tutorial per sviluppatori: modelli misti, parte 2: gestione di misure ripetute nel tempo e nello spazioNell'opzione del menu Triangolo rosso Confronti multipli, puoi ottenere tutte le medie LSM e i confronti a coppie (con varie regolazioni come ANOM, Dunnett (per i confronti con un controllo), Tukey) oppure c'è un'opzione per le stime specificate dall'utente. L'utente specificato è ancora a coppie, ma puoi limitare i confronti che stai cercando. C'è una richiesta aperta per più contrasti "a forma libera", come per le interazioni o la media di questi due rispetto all'altro.
Ri: Tutorial per sviluppatori: modelli misti, parte 2: gestione di misure ripetute nel tempo e nello spazioGrazie, Elisabetta @eclaassen . Sono riuscito a farlo funzionare. Esiste un modo per specificare un contrasto LSMeans nella piattaforma del modello misto?
Ri: Tutorial per sviluppatori: modelli misti, parte 2: gestione di misure ripetute nel tempo e nello spazioCiao Mike @H2OSUP . Sono felice che tu abbia trovato utili le presentazioni.
È possibile adattare sia una struttura a trama divisa che una struttura di correlazione spaziale. A seconda delle dimensioni del set di dati e della struttura spaziale che si tenta, è possibile che si verifichino problemi di convergenza, poiché ciò si verifica spesso quando si combinano i due tipi di modelli. C'è un esempio nella documentazione PROC MIXED per SAS che fa essenzialmente questo.Esempio 81.6 Irrigazione a sprinkler con sorgente lineare Per chiunque legga questo articolo e non abbia familiarità con la sintassi SAS, la "conversione" a JMP è così: le variabili delle istruzioni di classe verrebbero designate come colonne nominali nella tabella dati JMP, l'istruzione del modello è la struttura a effetto fisso (in questo caso una fattoriale fino al grado 2), l'affermazione casuale rappresenta gli effetti casuali (scheda Casuale nella personalità mista in JMP) e l'affermazione ripetuta la designazione della struttura spaziale (scheda Ripetuta nella personalità mista).
Ri: Tutorial per sviluppatori: modelli misti, parte 2: gestione di misure ripetute nel tempo e nello spazio@eclaassen grazie per la presentazione su modelli misti. Ho ricavato molto dalle tue presentazioni. Volevo conoscere la tua opinione su come gestire un set di dati che sto analizzando. Ho 9 prodotti che saranno la mia variabile di trattamento. Da ciascun prodotto sono state realizzate sei parti che sono state esposte alle intemperie fino a 2500 ore. Durante l'invecchiamento le parti separate vengono rimosse per essere testate a 500, 800, 1100, 1400 e 2500 ore. Una parte viene testata anche a 0 ore. Ho intenzione di analizzare le ore come fattore categorico. Penso che le ore dovrebbero essere trattate come una struttura a trama divisa e non come misure ripetute poiché la stessa parte non è stata testata durante il tempo di esposizione agli agenti atmosferici. Vengono eseguite tre misurazioni su ciascuna parte in posizioni diverse (A, B, C). Penso che le posizioni potrebbero essere trattate come una struttura spaziale. È possibile avere un modello misto con una combinazione di trama divisa e strutture spaziali? Grazie, Mike Morrow
