Ich passe ein Modell einer kontinuierlichen Reaktion gegen 7 feste Effekte an. Beim Ausführen der Standard Least Squares; Meine Residuen-Plots/Annahmen-Überprüfungen sehen nicht schlecht aus, aber der Durbin Watson-Test deutet auf eine AR(1)-Struktur in den Residuen hin. Dies wird für diese spezielle Analyse erwartet und stimmt mit anderen Datensätzen überein, die die gleichen Antworten/Faktoren untersuchen. Die Time Series-Plattform schlägt auch eine AR(1)-Abhängigkeit sowohl in der Response- als auch in der Residual-Spalte vor. Wenn ich jedoch ein gemischtes Modell in JMP 15 Pro mit einer AR(1)-Kovariatenstruktur ausführe, sind die Ergebnisse identisch mit den Standard Least Squares und die Kovarianzparameterschätzungen für AR(1) sind alle Nullen. Leider findet diese Analyse in einem klassifizierten Netzwerk statt, daher kann ich keine Modellberichtsausgaben anzeigen. Alle meine anderen Analysen an anderen Datensätzen weisen den AR(1)-Kovarianzparameterschätzungen einen Schätz-/Std-Fehler zu und ändern definitiv die Werte meiner t-Tests/F-Verhältnisse meiner festen Effekte. Wie erkläre ich, dass alle Indikatoren eine AR(1)-Kovariatenstruktur aufweisen, die Ergebnisse jedoch mit den Schätzungen der Standard-Kleinsten Quadrate identisch sind? Danke schön!
