Tutorial para desarrolladores: Modelos mixtos, parte 2: Manejo de medidas repetidas en el tiempo y el espacioEsta presentación técnica incluye ejemplos presentados en JMP para modelos mixtos.Se incluyen datos del libro utilizado en la presentación. El vídeo dura más de 90 minutos y cuenta con preguntas intercaladas. Este tutorial y ejemplos de regresión, coeficientes aleatorios y modelos multinivel requieren JMP Pro. La parte 3 estará programada para principios de 2022 y cubrirá la evaluación de potencia y precisión para modelos mixtos.
Los modelos mixtos son útiles cuando tienes múltiples predictores, por ejemplo un tratamiento factorial con o sin interacciones, cuando hay c urvatura en la respuesta sobre el predictor, y donde se miden múltiples sujetos.
Vea cómo:
- Analizar medidas repetidas y datos longitudinales en un ejemplo de ensayo de estabilidad farmacéutica.
Abordar la falta de independencia de las observaciones realizadas sobre el mismo tema a lo largo del tiempo.
Evaluar la covarianza y la correlación entre puntos temporales para seleccionar la estructura candidata
- Compare la fuente y los grados de libertad para el diseño de experimentos, el diseño de tratamientos y el ANOVA de esqueleto
- Comprenda las estadísticas (modelo) detrás del Skeleton ANOVA
- Construya el modelo e incluya interacciones.
- Comprender y evaluar la simetría compuesta, la matriz de correlación autorregresiva, la matriz de correlación antedependiente y la de Toeplitz.
- Correlaciones de modelos en el espacio (Modelos espaciales)
- Comprender la terminología del modelo espacial en un ejemplo de residuos peligrosos
Variograma: visualización gráfica de la semivarianza a medida que aumenta la distancia
Nugget – “salto” en semivarianza a distancias pequeñas
Alféizar – meseta de la semivarianza
Alcance: distancia al umbral
Recursos
Modelado estadístico avanzadoRe: Tutorial para desarrolladores: Modelos mixtos Parte 2: Manejo de medidas repetidas en el tiempo y el espacioAgregaré tu nombre ( Miguel @H2OSUP ) para realizar un seguimiento de la solicitud, de modo que podamos mostrar la demanda de la función para asignar los recursos para que esto suceda. No puedo prometer nada, pero espero que podamos trabajar en ello pronto.
Re: Tutorial para desarrolladores: Modelos mixtos Parte 2: Manejo de medidas repetidas en el tiempo y el espaciogracias elizabeth @eclaassen . Estoy tratando de obtener una comparación específica que requiera una declaración de contraste.
Re: Tutorial para desarrolladores: Modelos mixtos Parte 2: Manejo de medidas repetidas en el tiempo y el espacioEn la opción de menú del triángulo rojo Comparaciones múltiples, puede obtener todas las medias LSM y comparaciones por pares (con varios ajustes como ANOM, Dunnett (para comparaciones con un control), Tukey), o hay una opción para estimaciones especificadas por el usuario. El usuario especificado sigue siendo por pares, pero puede limitar las comparaciones que está buscando. Hay una solicitud abierta para más contrastes de "forma libre", como las interacciones o el promedio de estos dos frente a otros.
Re: Tutorial para desarrolladores: Modelos mixtos Parte 2: Manejo de medidas repetidas en el tiempo y el espacioGracias, Isabel @eclaassen . Pude hacerlo funcionar. ¿Hay alguna manera de especificar un contraste de LSMeans en la plataforma de modelo mixto?
Re: Tutorial para desarrolladores: Modelos mixtos Parte 2: Manejo de medidas repetidas en el tiempo y el espacioHola Mike @H2OSUP . Me alegra que haya encontrado beneficiosas las presentaciones.
Es posible ajustar tanto una estructura de parcela dividida como una estructura de correlación espacial. Dependiendo del tamaño del conjunto de datos y de la estructura espacial que pruebe, puede encontrarse con problemas de convergencia, como suele ocurrir al combinar los dos tipos de modelos. Hay un ejemplo en la documentación PROC MIXED para SAS que hace esencialmente esto.Ejemplo 81.6 Riego por aspersión lineal Para cualquiera que lea esto y no esté familiarizado con la sintaxis de SAS, la "conversión" a JMP es así: las variables de declaración de clase se designarían como columnas nominales en la tabla de datos de JMP, la declaración del modelo es la estructura de efecto fijo (en este caso una factorial hasta el grado 2), la declaración aleatoria son los efectos aleatorios (pestaña Aleatorio en la personalidad Mixta en JMP), y la declaración repetida la designación de la estructura espacial (pestaña Repetida en la personalidad Mixta).
Re: Tutorial para desarrolladores: Modelos mixtos Parte 2: Manejo de medidas repetidas en el tiempo y el espacio@eclaassen Gracias por presentar modelos mixtos. Saqué mucho provecho de sus presentaciones. Quería conocer su opinión sobre cómo manejar un conjunto de datos que estoy analizando. Tengo 9 productos los cuales serán mi variable de tratamiento. De cada producto se fabricaron seis piezas que se sometieron a la intemperie durante hasta 2.500 horas. Durante el envejecimiento, se retiran piezas separadas para realizar pruebas a las 500, 800, 1100, 1400 y 2500 horas. También se prueba una pieza a las 0 horas. Estoy pensando en analizar las horas como un factor categórico. Creo que las horas deberían tratarse como una estructura de trama dividida y no como medidas repetidas, ya que la misma parte no se probó durante todo el tiempo de intemperismo. Se realizan tres mediciones en cada parte en diferentes posiciones (A, B, C). Estoy pensando que las posiciones podrían tratarse como de estructura espacial. ¿Se puede tener un modelo mixto con una combinación de trama dividida y estructuras espaciales? Gracias, Mike Morrow.
