Re : Création de modèles mixtes linéaires à l'aide de JMP® Pro 15- Le modèle mixte fournit des rapports d'inférence de modèle conditionnel, notamment le profileur conditionnel et le tracé des résidus conditionnel. Il vous permet également d'ajouter une structure de covariance pour tenir compte de la variabilité intra-sujet (par exemple, RE+AR(1)).
- Correct. JMP rapporte les valeurs p de Wald pour les estimations des effets aléatoires.
Re : Création de modèles mixtes linéaires à l'aide de JMP® Pro 15@jiancao J'ai vraiment apprécié ce webinaire, quelques questions.
Pouvez-vous expliquer brièvement pourquoi la personnalité du modèle mixte est meilleure que les moindres carrés standard avec REML, même dans les cas où ils produisent des résultats presque identiques.
Vous avez mentionné que vous saviez que les effets aléatoires n'expliquaient pas une partie importante de la variance parce que les intervalles de confiance franchissaient le zéro. Je suppose que cela signifie que la composante de la variance est suffisamment proche de zéro pour qu'elle ne soit pas significative. Est-ce une interprétation correcte, et y a-t-il d'autres mesures qui communiquent une idée similaire.
Création de modèles mixtes linéaires à l'aide de JMP® Pro 15Utilisez JMP Pro 15 pour gérer les effets aléatoires et fixes, les mesures répétées, les coefficients aléatoires et les composants de variance
Découvrez comment :
- Gérer les effets aléatoires et fixes
- Analysez facilement et efficacement une grande variété de modèles mixtes linéaires
- Analysez les conceptions en parcelles divisées à l'aide d'un exemple qui étudie les effets de quatre conditions de processus sur la résistance des tranches.
- Comprendre comment l'ajustement des moindres carrés standard peut conduire à des inférences incorrectes
- Comprendre quand les scripts de modèles mixtes JMP Pro 15 sont utiles pour les conceptions en parcelles fractionnées
- Analyser les mesures répétées, à l'aide d'un exemple qui tient compte de la corrélation entre les observations, pour comprendre efficacement les effets du traitement
- Considérez et comparez les structures de covariance alternatives et choisissez la meilleure solution
- Effectuer une analyse de croissance individuelle à l'aide de coefficients aléatoires et d'un exemple cherchant à déterminer si l'un des trois traitements a eu un effet sur une réponse de croissance
- Effectuer une analyse des composantes de la variance à l'aide d'un exemple d'étude de système de mesure
REMARQUE : Les questions et réponses sont incluses aux heures 37 : 52 et 53 : 21.
Ressources:
Utilisez JMP Pro 15 pour gérer les effets aléatoires et fixes, les mesures répétées, les coefficients aléatoires et les composants de variance
Modélisation prédictive et apprentissage automatique
