混合モデルのトラブルこのデータの問題は何ですか？固定効果テストの出力を取得できません。
ランダム化された完全なブロックデザインの混合モデルを実行しています。 Repはランダムな要因ですが、SRateとNRateは連続変数です。 SレートまたはNレートが利回りに影響を与えるかどうかを確認したいと思います。 利回りも連続変数です。
remlメソッドを使用して標準の最小二乗法として実行すると出力を取得できますが、混合モデルに変更すると、固定効果テストの数値が取得されません。
データ表ウィンドウズRe：混合モデルのトラブルやあ、
ここで何が起こっているのかわかりません。 JMP Pro 16.2.0では、同じ問題が発生します。 偶然、私はJMP Pro 17（EA6）のアーリーアダプターバージョンでレポートを実行しました。その場合、固定効果の推定値が得られました。 テクニカルサポートに連絡することをお勧めします（電子メール： support@jmp.com ）調査できるようにします。
それはさておき、あなたの要因は反応にほとんどまたはまったく影響を与えないようです。 それがあなたが見ている問題の理由の一部だと思います。
お役に立てば幸いです。
フィル
Re：混合モデルのトラブルこんにちは@KernDawg 、FitMixedとFitLeast Squares（ランダム効果が指定されている）の収束基準と最適化アルゴリズムは異なります。これもここでの問題の一部だと思います。このデータセットのもう1つの問題は、共分散構造（交絡リスクが高い）です。これは、私の経験で収束の問題を引き起こす可能性があります。
経験則として、ピアソン相関は〜0.3で中程度のリスクを示し、〜0.5以上でリスクが高いと見なされる場合があります（ただし、これは主題に関する知識と個人のリスク定義によって異なります）。 。
Fit Mixedプラットフォームは、この交絡リスク、したがって収束の問題と思われるもの（効果の推定値が報告されていない場合）に対してより敏感である可能性があります。に同意する@Phil_Kayこのモデルの信号対雑音比が低いことが、私たちが見ている問題の原因になっている可能性があります。
ランダム効果が指定されたFitLeast Squaresパーソナリティは、ここでのモデリングシナリオに完全に受け入れられるモデル仕様のように見えます。この場合、実際の収量応答に対して統計的に有意な効果はありません（切片項を除く）。
切片だけが「重要」であるという事実は、おそらく別の手がかりです。ここでより適切なモデルを確認するか、期待されるモデルがデータに特に適切に適合しない理由を検討することをお勧めします（Adj-R-squared = 6％、R-squaredの1/2未満= 13％） ：
- @PatrickGiuliano
Re：混合モデルのトラブル@KernDawg ：ここにもう1つ、思考の糧として追加したいと思います。 「Sレート」変数と「Nレート」変数のデータ構造に注目すると、データテーブルでこのようにモデル化されている場合でも、どちらもかなり離散的（厳密には連続的ではない）であることがわかります。これは、正規分布の分位数プロットに示されているデータのパターンで確認できます。このタイプのパターンは、多くの場合、測定分解能が制限されていることを示しています（データの収集に使用される測定システムのコンテキストで）。
指数分布をこれらのデータに適合させる場合（Distribution Platformを使用し、デモンストレーションの目的でこの分布適合を選択し、Johnson Sbがデータに過剰適合するリスクがあるため）、JMPに、それぞれのこれらの適合のシミュレートされた連続列を保存するように依頼できます。これらの2つの変数の：
これを行い、同じモデルをFit Mixedにフィッティングしようとすると（元の変数の代わりにこれらの変数を使用）、モデルが収束し、固定効果推定値を正常に取得できます。
