Entwickler-Tutorial: Gemischte Modelle Teil 2: Umgang mit Messwiederholungen in Zeit und RaumDiese technische Präsentation enthält Beispiele, die in JMP für gemischte Modelle.Daten aus dem in der Präsentation verwendeten Buch sind enthalten. Das Video ist über 90 Minuten lang und enthält durchgehend Fragen. Dieses Tutorial und Beispiele für Regression, Zufallskoeffizient und mehrstufige Modelle erfordern alle JMP Pro. Teil 3 ist für Anfang 2022 geplant und befasst sich mit der Bewertung von Leistung und Präzision für gemischte Modelle.
Gemischte Modelle sind nützlich, wenn Sie mehrere Prädiktoren, zum Beispiel eine faktorielle Behandlung mit oder ohne Wechselwirkungen, wenn c Urvature in der Antwort über den Prädiktor und wenn mehrere Probanden gemessen werden.
Sehen Sie, wie Sie:
- Analysieren Sie Messwiederholungen und Längsschnittdaten in einem Beispiel für eine pharmazeutische Stabilitätsstudie
Beheben Sie die mangelnde Unabhängigkeit von Beobachtungen, die im Laufe der Zeit zu demselben Thema gemacht wurden
Bewerten Sie die Kovarianz und Korrelation zwischen den Zeitpunkten, um die Kandidatenstruktur auszuwählen
- Vergleichen Sie Quelle und Freiheitsgrade für Experimentdesign, Behandlungsdesign und Skelett-ANOVA
- Verstehen Sie die Statistiken (Modell) hinter der Skeleton ANOVA
- Modell erstellen und Interaktionen einbeziehen
- Verstehen und bewerten Sie zusammengesetzte Symmetrie, autoregressive Korrelationsmatrix, Toeplitz und anteabhängige Korrelationsmatrizen
- Modellkorrelationen im Raum (Spatial Models)
- Verstehen Sie die Terminologie des räumlichen Modells in einem Beispiel für gefährlichen Abfall
Variogramm – grafische Darstellung der Semivarianz mit zunehmender Distanz
Nugget – „Sprung“ in Semivarianz bei kleinen Abständen
Schwelle – Plateau der Semivarianz
Reichweite – Entfernung zur Schwelle
Ressourcen
Erweiterte statistische ModellierungBetreff: Entwickler-Tutorial: Gemischte Modelle Teil 2: Umgang mit Messwiederholungen in Zeit und Raum@eclaassen Vielen Dank für die Präsentation auf gemischten Modellen. Ich habe viel aus Ihren Präsentationen mitgenommen. Ich wollte Ihre Meinung zum Umgang mit einem Datensatz, den ich analysiere, erfahren. Ich habe 9 Produkte, die meine Behandlungsvariable sein werden. Aus jedem Produkt wurden sechs Teile hergestellt und bis zu 2500 Stunden bewittert. Während der Bewitterung werden einzelne Teile zum Testen bei 500, 800, 1100, 1400 & 2500 Stunden entfernt. Ein Teil wird auch bei 0 Stunden getestet. Ich plane, die Stunden als kategorialen Faktor zu analysieren. Ich denke, die Stunden sollten als Split-Plot in der Struktur behandelt werden und nicht als wiederholte Messungen, da der gleiche Teil während der Bewitterungszeit nicht getestet wurde. An jedem Teil werden drei Messungen an verschiedenen Positionen (A, B, C) durchgeführt. Ich denke, die Positionen könnten als räumliche Struktur behandelt werden. Können Sie ein gemischtes Modell mit einer Kombination aus Split-Plot und räumlichen Strukturen haben? Danke, Mike Morrow
Betreff: Entwickler-Tutorial: Gemischte Modelle Teil 2: Umgang mit wiederholten Messungen in Zeit und RaumHallo Mike @H2OSUP . Ich freue mich, dass Sie die Präsentationen hilfreich fanden.
Es ist möglich, sowohl eine Split-Plot-Struktur als auch eine räumliche Korrelationsstruktur anzupassen. Abhängig von der Größe des Datensatzes und der versuchten räumlichen Struktur können Konvergenzprobleme auftreten, da dies häufig bei der Kombination der beiden Modelltypen auftritt. Es gibt ein Beispiel in der PROC MIXED-Dokumentation für SAS, das im Wesentlichen dies tut.Beispiel 81.6 Sprinklerbewässerung mit Linienquelle Für alle, die dies lesen könnten und die mit der SAS-Syntax nicht vertraut sind, sieht die "Konvertierung" in JMP folgendermaßen aus: Klassenanweisungsvariablen würden in der JMP-Datentabelle als nominale Spalten bezeichnet, die Modellanweisung ist die Fixed-Effect-Struktur (in diesem Fall eine faktoriell bis Grad 2), die zufällige Aussage sind die zufälligen Effekte (Registerkarte „Zufällig“ in der gemischten Persönlichkeit in JMP) und die wiederholte Aussage die Bezeichnung der räumlichen Struktur (Registerkarte „Wiederholt“ in der gemischten Persönlichkeit).
Betreff: Entwickler-Tutorial: Gemischte Modelle Teil 2: Umgang mit wiederholten Messungen in Zeit und RaumDanke, Elisabeth @eclaassen . Ich konnte es zum Laufen bringen. Gibt es eine Möglichkeit, einen LSMeans-Kontrast in der Mixed Model-Plattform anzugeben?
Betreff: Entwickler-Tutorial: Gemischte Modelle Teil 2: Umgang mit wiederholten Messungen in Zeit und RaumIn der Menüoption Mehrfachvergleiche mit dem roten Dreieck können Sie entweder alle LSMeans und paarweisen Vergleiche abrufen (mit verschiedenen Anpassungen wie ANOM, Dunnett (für Vergleiche mit einer Kontrolle), Tukey) oder es gibt eine Option für benutzerdefinierte Schätzungen. Der vom Benutzer angegebene Wert ist immer noch paarweise, aber Sie können einschränken, nach welchen Vergleichen Sie suchen. Es gibt eine offene Nachfrage nach mehr "Freiform" -Kontrasten, z. B. für Interaktionen oder den Durchschnitt dieser beiden gegeneinander.
Betreff: Entwickler-Tutorial: Gemischte Modelle Teil 2: Umgang mit wiederholten Messungen in Zeit und RaumDanke Elisabeth @eclaassen . Ich versuche, einen bestimmten Vergleich zu erhalten, der eine Kontrastaussage erfordern würde.
Betreff: Entwickler-Tutorial: Gemischte Modelle Teil 2: Umgang mit wiederholten Messungen in Zeit und RaumIch füge deinen Namen hinzu ( Mike @H2OSUP ), um die Anfrage nachzuverfolgen, damit wir die Nachfrage nach der Funktion zeigen können, um die Ressourcen für die Umsetzung zuzuweisen. Ich kann nichts versprechen, aber ich hoffe, dass wir bald daran arbeiten können.
