混合模型問題這些數據有什麼問題？我無法獲得固定效果測試的任何輸出。
我正在執行隨機完整塊設計的混合模型。 Rep 是一個隨機因素，而 S Rate 和 N Rate 是連續變量。 我想看看 S Rate 或 N Rate 是否會影響收益率。 產量也是一個連續變量。
當我使用 reml 方法將其作為標準最小二乘法運行時，我可以獲得輸出，但是當我將其更改為混合模型時，我沒有得到任何用於固定效應測試的數字。
數據表視窗回复：混合模型問題你好，
我不確定這裡發生了什麼。 在 JMP Pro 16.2.0 中，我遇到了與您相同的問題。 一次偶然的機會，我在 JMP Pro 17 (EA6) 的早期採用者版本中運行了該報告，在這種情況下，它給出了固定效應的估計值。 建議您聯繫技術支持（郵箱： support@jmp.com ) 以便他們進行調查。
除此之外，您的因素似乎對響應幾乎沒有影響。 我懷疑這是您所看到的問題的部分原因。
我希望這會有所幫助，
菲爾
回复：混合模型問題你好@KernDawg ，擬合混合和擬合最小二乘（指定隨機效應）的收斂標準和優化算法將有所不同；我懷疑這也是問題的一部分。該數據集的另一個問題是協方差結構（高混雜風險），根據我的經驗，這可能會導致收斂問題：
請注意，根據經驗，我們可能會認為 Pearson 相關係數約為 0.3 表示中等風險，約 0.5 或更高表示較高風險（但這將取決於主題知識和您自己的個人風險定義） .
Fit Mixed 平台可能對這種混雜風險更敏感，因此似乎是一個收斂問題（未報告效果估計）。同意@Phil_Kay該模型中的低信噪比可能會導致我們看到的問題。
具有指定隨機效應的擬合最小二乘個性在這裡看起來像是您的建模場景完全可以接受的模型規範；在這種情況下，您的任何影響都對您的實際產量響應沒有統計意義（截距項除外）。
只有截距是“重要的”這一事實可能是另一個線索。您可能想在這裡查看一個更合適的模型，或者考慮為什麼您的預期模型不能很好地擬合您的數據（Adj-R-squared = 6% 並且小於 R-squared = 13% 的 1/2） ：
- @PatrickGiuliano
回复：混合模型問題@KernDawg : 我想在這裡再補充一件事作為思考的食糧。 如果我們注意“S Rate”和“N Rate”變量中的數據結構，我們可以看到它們都是相當離散的（不是嚴格連續的），即使它們以這種方式在您的數據表中建模。您可以在正常分位數圖中顯示的數據模式中看到這一點。這種類型的模式通常表明測量分辨率有限（在用於收集數據的測量系統的背景下）。
如果我們為這些數據擬合指數分佈（使用分佈平台並選擇此分佈擬合以進行演示，並且因為 Johnson Sb 存在過度擬合數據的風險），我們可以要求 JMP 為每個擬合保存一個模擬連續列這兩個變量中：
當我們這樣做時，我們嘗試在 Fit Mixed 中擬合相同的模型（使用這些變量而不是原始變量），模型收斂並且我們成功獲得了固定效應估計：
