JMP® Pro 15를 사용하여 선형 혼합 모델 구축JMP Pro 15를 사용하여 무작위 및 고정 효과, 반복 측정, 무작위 계수 및 분산 성분 처리
방법 보기:
- 무작위 및 고정 효과 처리
- 다양한 선형 혼합 모델을 쉽고 효과적으로 분석
- 웨이퍼의 저항에 대한 4가지 공정 조건의 영향을 연구하는 예를 사용하여 분할구 설계 분석
- 표준 최소 제곱을 맞추면 어떻게 잘못된 추론으로 이어질 수 있는지 이해
- JMP Pro 15 혼합 모델 스크립트가 분할구 설계에 유용한 경우 이해
- 치료 효과를 효과적으로 이해하기 위해 관찰 사이의 상관 관계를 설명하는 예를 사용하여 반복 측정을 분석합니다.
- 대체 공분산 구조를 고려 및 비교하고 가장 적합한 선택
- 무작위 계수를 사용하여 개별 성장 분석을 수행하고 세 가지 처리 중 하나가 성장 반응에 영향을 미쳤는지 확인하는 예
- 측정 시스템 연구 예제를 사용하여 분산 성분 분석 수행
참고: Q&A는 37:52 및 53:21에 포함됩니다.
자원:
JMP Pro 15를 사용하여 무작위 및 고정 효과, 반복 측정, 무작위 계수 및 분산 성분 처리
예측 모델링 및 머신 러닝Re: JMP® Pro 15를 사용하여 선형 혼합 모델 구축- 혼합 모델은 조건부 프로파일러 및 조건부 잔차 도표를 포함한 조건부 모델 추론 보고서를 제공합니다. 또한 개체 내 변동성을 설명하기 위해 공분산 구조를 추가할 수 있습니다(예: RE+AR(1)).
- 옳은. JMP는 랜덤 효과 추정치에 대한 Wald p-값을 보고합니다.
Re: JMP® Pro 15를 사용하여 선형 혼합 모델 구축@jiancao 이 웨비나, 몇 가지 질문에 정말 감사했습니다.
거의 동일한 결과를 생성하는 경우에도 혼합 모델 특성이 REML을 사용하는 표준 최소 제곱보다 더 나은 이유를 간단히 설명할 수 있습니까?
신뢰 구간이 0점을 넘었기 때문에 무작위 효과가 분산의 상당 부분을 설명하지 않는다는 것을 알고 있다고 언급했습니다. 분산 구성 요소가 0에 가깝기 때문에 중요하지 않다고 가정합니다. 그것은 올바른 해석입니까, 그리고 유사한 아이디어를 전달하는 다른 측정항목이 있습니까?
