Re: JMP® Pro 15 を使用した線形混合モデルの構築- 混合モデルは、条件付きプロファイラーおよび条件付き残差プロットを含む条件付きモデル推論レポートを提供します。 また、共分散構造を追加して被験者内の変動を考慮することもできます (例: RE+AR(1))。
- 正しい。 JMP は、変量効果推定値の Wald p 値を報告します。
Re: JMP® Pro 15 を使用した線形混合モデルの構築@jiancaoこのウェビナーといくつかの質問にとても感謝しました。
ほぼ同じ結果が得られる場合でも、混合モデルの特性が REML による標準最小二乗法よりも優れている理由を簡単に説明していただけますか。
信頼区間がゼロマークを横切っているため、変量効果が分散の重要な部分を占めていないことがわかっていると述べました。 これは、分散成分がゼロに十分近く、有意ではないと言っているのだと思います。 それは正しい解釈ですか、また、同様の考えを伝える他の指標はありますか。
JMP® Pro 15 を使用した線形混合モデルの構築JMP Pro 15 を使用してランダム効果と固定効果、反復測定、ランダム係数、分散成分を処理する
方法を参照してください:
- ランダム効果と固定効果の処理
- さまざまな線形混合モデルを簡単かつ効果的に解析します
- ウェーハの抵抗に対する 4 つのプロセス条件の影響を研究する例を使用して、分割プロット設計を分析します。
- 標準最小二乗法のフィッティングがどのように誤った推論につながる可能性があるかを理解する
- JMP Pro 15 混合モデル スクリプトが分割プロット設計に役立つ場合を理解する
- 治療効果を効果的に理解するために、観察間の相関関係を説明する例を使用して反復測定を分析します。
- 代替の共分散構造を検討および比較し、最適なものを選択します
- ランダム係数と 3 つの治療法のいずれかが成長反応に影響を与えたかどうかを判断する例を使用して、個別の成長分析を実行します。
- 測定システムの調査例を使用して分散成分分析を実行する
注: Q&A は 37:52 と 53:21 に含まれています。
リソース：
JMP Pro 15 を使用してランダム効果と固定効果、反復測定、ランダム係数、分散成分を処理する
予測モデリングと機械学習
