Re: Creación de modelos mixtos lineales con JMP® Pro 15- El modelo mixto proporciona informes de inferencia de modelo condicional, incluido el generador de perfiles condicional y la gráfica residual condicional. También le permite agregar una estructura de covarianza para tener en cuenta la variabilidad dentro del sujeto (p. ej., RE+AR(1)).
- Correcto. JMP informa los valores p de Wald para las estimaciones de efectos aleatorios.
Re: Creación de modelos mixtos lineales con JMP® Pro 15@jiancao Realmente aprecié este seminario web, un par de preguntas.
¿Puede dar una breve explicación de por qué la personalidad del modelo mixto es mejor que los mínimos cuadrados estándar con REML, incluso en los casos en que producen resultados casi idénticos?
Usted mencionó que sabía que los efectos aleatorios no explicaban una parte significativa de la varianza porque los intervalos de confianza cruzaron la marca cero. Supongo que eso significa que el componente de varianza está lo suficientemente cerca de cero como para que no sea significativo. ¿Es esa una interpretación correcta, y hay otras métricas que comunican una idea similar?
Construcción de modelos lineales mixtos con JMP® Pro 15Utilice JMP Pro 15 para manejar efectos fijos y aleatorios, medidas repetidas, coeficientes aleatorios y componentes de varianza
Vea cómo:
- Manejar efectos aleatorios y fijos
- Analice una amplia variedad de modelos lineales mixtos de forma fácil y eficaz
- Analice diseños de parcelas divididas utilizando un ejemplo que estudia los efectos de cuatro condiciones de proceso sobre la resistencia en obleas.
- Comprender cómo el ajuste de mínimos cuadrados estándar puede llevar a inferencias incorrectas
- Comprenda cuándo los scripts de modelos mixtos de JMP Pro 15 son útiles para diseños de trama dividida
- Analizar medidas repetidas, utilizando un ejemplo que tenga en cuenta la correlación entre observaciones, para comprender eficazmente los efectos del tratamiento.
- Considere y compare estructuras de covarianza alternativas y elija la que mejor se ajuste
- Realizar Análisis de Crecimiento Individual utilizando Coeficientes Aleatorios y un ejemplo que busca determinar si alguno de los tres tratamientos tuvo efecto en una respuesta de crecimiento
- Realice un análisis de componentes de varianza utilizando un ejemplo de estudio de sistema de medición
NOTA: Las preguntas y respuestas se incluyen en los horarios 37:52 y 53:21.
Recursos:
Utilice JMP Pro 15 para manejar efectos aleatorios y fijos, medidas repetidas, coeficientes aleatorios y componentes de varianza
Modelado predictivo y aprendizaje automático
