Re: JMP® Pro 15를 사용하여 선형 혼합 모델 구축- 혼합 모델은 조건부 프로파일러 및 조건부 잔차 플롯을 포함한 조건부 모델 추론 보고서를 제공합니다. 또한 개체 내 가변성을 설명하기 위해 공분산 구조를 추가할 수 있습니다(예: RE+AR(1)).
- 옳은. JMP는 임의 효과 추정치에 대해 Wald p-값을 보고합니다.
Re: JMP® Pro 15를 사용하여 선형 혼합 모델 구축@jiancao 이 웨비나, 몇 가지 질문에 정말 감사드립니다.
거의 동일한 결과를 생성하는 경우에도 혼합 모델 특성이 REML을 사용한 표준 최소 제곱보다 나은 이유를 간략하게 설명할 수 있습니까?
신뢰 구간이 영점을 넘었기 때문에 무작위 효과가 분산의 상당 부분을 설명하지 못한다는 것을 알고 있다고 언급하셨습니다. 분산 구성 요소가 중요하지 않을 정도로 0에 충분히 가깝다고 가정합니다. 이것이 올바른 해석이며 유사한 아이디어를 전달하는 다른 메트릭이 있습니까?
JMP® Pro 15를 사용하여 선형 혼합 모형 구축JMP Pro 15를 사용하여 무작위 및 고정 효과, 반복 측정, 무작위 계수 및 분산 성분 처리
방법을 확인하세요:
- 무작위 및 고정 효과 처리
- 다양한 선형 혼합 모델을 쉽고 효과적으로 분석
- 웨이퍼의 저항에 대한 4가지 공정 조건의 영향을 연구하는 예를 사용하여 분할 플롯 설계 분석
- 표준 최소 제곱을 맞추는 것이 어떻게 잘못된 추론으로 이어질 수 있는지 이해
- 분할구 설계에 JMP Pro 15 혼합 모형 스크립트가 유용한 경우 이해하기
- 치료 효과를 효과적으로 이해하기 위해 관찰 간의 상관 관계를 설명하는 예를 사용하여 반복 측정을 분석합니다.
- 대체 공분산 구조를 고려 및 비교하고 가장 적합한 것을 선택합니다.
- 무작위 계수를 사용하여 개별 성장 분석을 수행하고 세 가지 치료법 중 하나가 성장 반응에 영향을 미쳤는지 확인하려는 예를 수행합니다.
- 측정 시스템 연구 예를 사용하여 분산 성분 분석 수행
참고: Q&A는 37:52 및 53:21에 포함되어 있습니다.
자원:
JMP Pro 15를 사용하여 무작위 및 고정 효과, 반복 측정, 무작위 계수 및 분산 성분 처리
예측 모델링 및 기계 학습
