Régression généralisée/Modèle linéaire avec effets aléatoiresDepuis mes débuts chez JMP, j'ai eu plusieurs cas de clients/clients potentiels frustrés par l'incapacité d'exécuter un modèle linéaire généralisé avec des effets aléatoires. Si vous n'avez pas essayé vous-même, vous serez autorisé à sélectionner la personnalité du modèle linéaire généralisé (ou la régression généralisée lorsque j'ai fait la démonstration de Pro), à construire le modèle et même à indiquer quelles variables sont aléatoires, mais lorsque vous cliquez sur ' run", vous recevez un message indiquant : "Les effets aléatoires ne sont pas pris en charge par Generalized..." Je n'ai pas beaucoup de données, mais je fais la moyenne d'une demande pour cette fonctionnalité une fois tous les ~2-3 mois, qui semble élevé. Suis-je une valeur aberrante ou s'agit-il d'une fonctionnalité régulièrement demandée dans d'autres territoires ?
Malheureusement, cela se produit le plus souvent avec des clients potentiels et les motiver à publier sur la liste de souhaits publique n'a donc pas été très efficace, c'est pourquoi je le publie ici.
[Note de l'éditeur]
Voici la version publique de ce souhait :
Modélisation multiniveau linéaire généralisée
Statistiques et analysesObjet : Régression généralisée/Modèle linéaire avec effets aléatoires - Statut modifié en : En cours de développementObjet : Régression généralisée/Modèle linéaire avec effets aléatoires - Statut modifié en : En cours de développementObjet : Régression généralisée/Modèle linéaire avec effets aléatoiresVoici quelques autres messages de la communauté autour de cette idée :
Ajustement de modèles mixtes linéaires généralisés
Modèle mixte linéaire généralisé (GLMM) JMP Pro 13 ?
Modèles linéaires généralisés
Comment configurer un modèle mixte linéaire généralisé dans JMP 9 ?
Implémentation des capacités PROC GLIMMIX dans la personnalité de régression généralisée (Liste de souhaits Dow)
Modèles mixtes >> données catégorielles >> fonctionnalité d'effet aléatoire (Liste de souhaits P&G)
Objet : Régression généralisée/Modèle linéaire avec effets aléatoiresJ'entends souvent cette demande de la part d'universitaires. L'un des demandeurs est le programme d'agriculture / sélection végétale de l'Université d'État du Dakota du Nord. Ils ont présenté à JMP Discovery (États-Unis) l'année dernière et présentent lors d'une conférence agricole en novembre pour montrer un complément JMP qu'ils ont créé pour permettre aux sélectionneurs de saisir des données sur le terrain et de faire en sorte que ces données soient extraites dans des tableaux et des tableaux croisés et ensuite utilisé dans un modèle mixte pour estimer les BLUP. Cependant, JMP n'autorise pas les modèles dont ils ont besoin, ils utilisent donc ASREML comme plate-forme de modélisation. Ils aimeraient pouvoir le faire dans JMP à la place.
Objet : Régression généralisée/Modèle linéaire avec effets aléatoiresEn regardant le version publique de ce souhait, je vois les félicitations de WL Gore, P&G, ST Micro, Endress+Hauser , Elanco et plus encore.
Objet : Régression généralisée/Modèle linéaire avec effets aléatoiresPlus récemment, cela s'est produit lors d'une démo Pro. Le client (potentiel) est QTS ( https://www.qtsdatacenters.com/ ), ils n'ont pas mentionné pourquoi ils avaient besoin de cette fonctionnalité ni quelle méthode ils utilisaient actuellement. Cela venait auparavant avec quelques autres prospects, Spectral MD ( https://www.spectralmd.com/ , demandée par un biostatisticien) étant celle qui me vient à l'esprit en ce moment.
Objet : Régression généralisée/Modèle linéaire avec effets aléatoiresMerci pour cette publication Pierre. Il existe de nombreuses demandes d'universitaires pour des modèles mixtes linéaires généralisés (c'est-à-dire des modèles mixtes avec des réponses catégorielles, une régression logistique avec des effets aléatoires, ...) - Je pense que cela revenait au moins une fois par mois quand j'étais ambassadeur académique.
Nous serions curieux de comprendre à quelle fréquence les clients commerciaux demandent cette fonctionnalité. Si vous répondez à des demandes de GLMM, merci de féliciter ce message et de partager vos expériences dans les commentaires : l'industrie, le client (si vous le pouvez), les types de problèmes que le client essaie de résoudre et qui nécessiteraient cela, et ce qu'ils 'utilisent actuellement pour analyser ces données (R, SAS, autre,... ?).
Merci!
