一般化線形マルチレベルモデリング私は何年もの間、一般化されたマルチレベルモデリングを見たいと切望してきました。 JMPにこの能力がないことが、私を定期的にRに駆り立てています。 これが混合モデルプラットフォームを介して達成されるか、一般化線形モデルでランダム効果を許可することによって達成されるかにかかわらず、この機能が最終的に表示されるのを見るとワクワクします。
統計と分析Re：一般化線形マルチレベルモデリング-ステータスが次のように変更されました：開発中Fit Model内でのGLMMのフィッティングは、2022年10月に予定されているJMPPro17で開発中です。
Re：一般化線形マルチレベルモデリングJMPでカテゴリ別または離散的な結果を持つ混合モデルを実行する機能があると、作業がよりシームレスになります。
Re：一般化線形マルチレベルモデリングはい、JMPにソリューションを組み込みたいが、最終的にはprocgenmodまたはprocglimmixを使用してSASに移行する多くの状況に遭遇します。
Re：一般化線形マルチレベルモデリングJMPがより多くのユーザーを引き付けたい場合は、GLMMとロジスティックモデルの両方にランダム効果を入力する機能（つまり、疑似複製やランダム効果の組み込みに関連する他のいくつかの機能を回避する機能）を組み込む必要があると思います。2018年に開発されたJMP14（？）のような高価なソフトウェアがこれらの基本機能を使用できないことを私は単純に理解できません！このような分析を実行するには、SPSSを使用する必要があります。送信されたJMP14のトレイルバージョンを既にアンインストールしました。次に、最新バージョンのSPSSを購入します。これにより、統計分析でこれらの必須コンポーネントを使用できるようになり、その結果、JMPアカウントがキャンセルされます。
トーマス・マドセン
Re：一般化線形マルチレベルモデリングこれは明らかなギャップのように思われることに同意する必要があります。 Stats MScの一部としてマルチレベルモデリングを行っていたとき、コースワークのロジスティック回帰部分のためにRに行かなければならず、二度と戻らない人生の多くの時間を無駄にしました。
