使用 JMP® Pro 15 构建线性混合模型使用 JMP Pro 15 处理随机和固定效应、重复测量、随机系数和方差分量
了解如何：
- 处理随机和固定效果
- 轻松有效地分析各种线性混合模型
- 使用研究四种工艺条件对晶圆电阻的影响的示例分析裂区设计
- 了解拟合标准最小二乘法如何导致错误推断
- 了解 JMP Pro 15 混合模型脚本何时可用于裂区设计
- 分析重复测量，使用说明观察之间相关性的示例，以有效了解治疗效果
- 使用随机系数和一个试图确定三种治疗方法中的任何一种是否对生长反应产生影响的示例进行个体生长分析
- 使用测量系统研究示例执行方差分量分析
注意：问答时间为 37:52 和 53:21。
资源：
使用 JMP Pro 15 处理随机和固定效应、重复测量、随机系数和方差分量
预测建模和机器学习回复：使用 JMP® Pro 15 构建线性混合模型- 混合模型提供条件模型推理报告，包括条件刻画器和条件残差图。 它还允许您添加协方差结构来解释受试者内部的可变性（例如，RE+AR(1)）。
- 正确的。 JMP 报告随机效应估计值的 Wald p 值。
回复：使用 JMP® Pro 15 构建线性混合模型@剑草我非常感谢这次网络研讨会，提出了几个问题。
您能否简要解释一下为什么混合模型人格比使用 REML 的标准最小二乘法更好，即使在它们产生几乎相同结果的情况下也是如此。
您提到您知道随机效应没有解释大部分方差，因为置信区间超过了零标记。 我假设这是说方差分量足够接近于零，因此并不重要。 这是一个正确的解释吗，是否有其他指标可以传达类似的想法。
