Regresión Generalizada/Modelo Lineal con Efectos AleatoriosDesde que comencé en JMP, he tenido múltiples instancias de clientes/clientes potenciales frustrados por la incapacidad de ejecutar un modelo lineal generalizado con efectos aleatorios. Si no lo ha intentado usted mismo, se le permitirá seleccionar la personalidad del modelo lineal generalizado (o la regresión generalizada cuando haya demostrado Pro), construir el modelo e incluso indicar qué variables son aleatorias, pero cuando hace clic en ' ejecutar', recibe un mensaje que dice: "Los efectos aleatorios no son compatibles con Generalizados..." No tengo muchos datos, pero estoy promediando una solicitud para esta característica una vez cada ~2-3 meses, que parece alto. ¿Soy un caso atípico o se trata de una característica solicitada regularmente en otros territorios?
Desafortunadamente, esto sucede con mayor frecuencia con los clientes potenciales y, por lo tanto, motivarlos a publicar en la lista de deseos pública no ha tenido mucho éxito, por lo que lo publico aquí.
[Nota del editor]
Aquí está la versión pública de este deseo:
Modelado multinivel lineal generalizado
Estadísticas y AnalíticaRe: Regresión generalizada/Modelo lineal con efectos aleatorios - Estado cambiado a: En desarrolloRe: Regresión generalizada/Modelo lineal con efectos aleatorios - Estado cambiado a: En desarrolloRe: Regresión Generalizada/Modelo Lineal con Efectos AleatoriosAquí hay algunas otras publicaciones en la comunidad sobre esta idea:
Ajuste de modelos mixtos lineales generalizados
Modelo mixto lineal generalizado (GLMM) JMP Pro 13 ?
Modelos lineales generalizados
¿Cómo configuro un modelo mixto lineal generalizado en JMP 9?
Implementación de capacidades PROC GLIMMIX en la personalidad de Regresión Generalizada (Lista de deseos de Dow)
Modelos mixtos >> datos categóricos >> funcionalidad de efectos aleatorios (Lista de deseos de P&G)
Re: Regresión Generalizada/Modelo Lineal con Efectos AleatoriosEscucho esta solicitud a menudo de académicos. Uno de los solicitantes es el programa de agricultura/mejoramiento de plantas de la Universidad Estatal de Dakota del Norte. Se presentaron en JMP Discovery (EE. UU.) el año pasado y se presentarán en una conferencia agrícola en noviembre para mostrar un complemento de JMP que crearon para permitir a los mejoradores ingresar datos en el campo y hacer que estos datos se extraigan en tablas y tabulaciones cruzadas y luego se usa en un modelo mixto para estimar los BLUP. Sin embargo, JMP no permite los modelos que necesitan, por lo que en realidad usan ASREML como su plataforma de modelado. En su lugar, les encantaría poder hacer esto en JMP.
Re: Regresión Generalizada/Modelo Lineal con Efectos AleatoriosMirando a la versión pública de este deseo veo felicitaciones de WL Gore, P&G, ST Micro, Endress+Hauser , Elanco y más.
Re: Regresión Generalizada/Modelo Lineal con Efectos AleatoriosMás recientemente, esto surgió durante una demostración Pro. El cliente (potencial) es QTS ( https://www.qtsdatacenters.com/ ), no mencionaron por qué necesitaban la función ni qué método están usando actualmente. Esto vino anteriormente con algunos otros prospectos, Spectral MD ( https://www.spectralmd.com/ , solicitado por un bioestadístico) siendo el que me viene a la mente en este momento.
Re: Regresión Generalizada/Modelo Lineal con Efectos AleatoriosGracias por publicar esto Pedro. Hay muchas solicitudes de académicos para modelos mixtos lineales generalizados (es decir, modelos mixtos con respuestas categóricas, regresión logística con efectos aleatorios,...) - Creo que esto surgió al menos una vez al mes cuando era Embajador Académico.
Tendríamos curiosidad por saber con qué frecuencia los clientes comerciales solicitan esta funcionalidad. Si está respondiendo solicitudes para GLMM, felicite esta publicación y comparta sus experiencias en los comentarios: la industria, el cliente (si puede), los tipos de problemas que el cliente está tratando de resolver que requerirían esto, y lo que ellos está utilizando actualmente para analizar estos datos (R, SAS, otros,...?).
¡Gracias!
