変量効果を伴う一般化回帰/線形モデルJMP を始めて以来、ランダム効果を使用して一般化線形モデルを実行できないことに不満を感じている顧客/潜在的な顧客の複数のインスタンスがありました。 これを自分で試したことがない場合は、一般化線形モデルのパーソナリティ (または私が Pro のデモを行った場合は一般化回帰) を選択し、モデルを構築し、どの変数がランダムであるかを示すことさえできますが、「を実行すると、「Random Effects is not supported by Generalized ...」というメッセージが表示されます。多くのデータはありませんが、この機能のリクエストは平均して 2 ～ 3 か月に 1 回です。高いようです。 私は外れ値ですか、それとも他の地域で定期的にリクエストされる機能ですか?
残念ながら、これは見込み顧客に最も頻繁に発生するものであり、一般のウィッシュ リストに投稿するように動機づけることはあまり効果的ではありませんでした。そのため、ここに投稿します。
【編集者注】
この願いの公開版は次のとおりです。
一般化された線形マルチレベル モデリング
統計と分析Re: 一般化回帰/変量効果を伴う線形モデル - ステータスが次のように変更されました: 開発中Re: 一般化回帰/変量効果を伴う線形モデル - ステータスが次のように変更されました: 開発中Re: 変量効果を伴う一般化回帰/線形モデルこのアイデアに関するコミュニティの他のいくつかの投稿を次に示します。
一般化線形混合モデルの適合
一般化線形混合モデル (GLMM) JMP Pro 13 ?
一般化線形モデル
JMP 9 で一般化線形混合モデルを設定するにはどうすればよいですか?
一般化回帰パーソナリティでの PROC GLIMMIX 機能の実装(ダウウィッシュリスト)
混合モデル >> カテゴリ データ >> ランダム効果機能(P&Gウィッシュリスト)
Re: 変量効果を伴う一般化回帰/線形モデルこのような要望を学者からよく耳にします。 要請者の 1 人は、ノースダコタ州立大学の農業/植物育種プログラムです。 彼らは昨年の JMP Discovery (米国) でプレゼンテーションを行い、11 月の農業カンファレンスでプレゼンテーションを行っており、ブリーダーがフィールドにデータを入力し、このデータをテーブルやクロスタブに取り込めるようにするために作成した JMP アドインを紹介しています。次に混合モデルで BLUP を推定するために使用されます。 しかし、JMP では必要なモデルを使用できないため、実際にはモデリング プラットフォームとして ASREML を使用しています。 彼らは、代わりに JMP でこれを実行できることを望んでいます。
Re: 変量効果を伴う一般化回帰/線形モデルを見て公開版WL Gore、P&G、ST Micro、エンドレスハウザー、エランコなど。
Re: 変量効果を伴う一般化回帰/線形モデルごく最近、これは Pro のデモ中に出てきました。 (潜在的な) 顧客は QTS ( https://www.qtsdatacenters.com/ ）、なぜその機能が必要なのか、現在どのような方法を使用しているのかについては言及していませんでした. これには、以前に他のいくつかの見込み客、Spectral MD ( https://www.spectralmd.com/ 、生物統計学者によって要求された) は、現時点で頭に浮かぶものです。
Re: 変量効果を伴う一般化回帰/線形モデルこのピーターを投稿してくれてありがとう。 一般化線形混合モデル (つまり、カテゴリ応答を含む混合モデル、変量効果を含むロジスティック回帰など) について、学者から多くの要求があります。 - 私がアカデミック アンバサダーを務めていたとき、これは少なくとも月に 1 回は出てきたと思います。
商業顧客がこの機能を要求する頻度を知りたいです。 GLMM のリクエストに対応している場合は、この投稿を称賛し、コメントであなたの経験を共有してください: 業界、顧客 (できれば)、顧客が解決しようとしている問題のうち、これが必要になる問題の種類、および彼らが何を解決しようとしているのか現在、これらのデータを分析するために使用しています (R、SAS、その他、...?)。
ありがとう！
