Salut tout le monde,
lors de l'ajustement d'un modèle (modèle à effets fixes) pour les résultats d'une expérience conçue par les moindres carrés standard, j'ai la possibilité non seulement d'enregistrer la formule de prédiction sous forme de colonne dans le tableau de données, mais également la formule de limite de confiance moyenne. Lors de l'ajustement d'un modèle à effets mixtes (REML), cependant, je pouvais enregistrer l'intervalle de confiance moyen dans le tableau de données, mais pas la formule.
Quelqu'un connaît-il la formule utilisée dans le cas d'un modèle à effets aléatoires ? Comment est-il logique que le L'intervalle de confiance moyen peut être calculé et enregistré mais la formule elle-même n'est pas disponible ?
Meilleur,
Tina
Salut tout le monde,
est-ce que quelqu'un sait s'il y a une mise à jour sur cette question? J'ai vu qu'il est possible d'enregistrer la formule Std Error Pred si j'utilise des effets aléatoires dans la plate-forme Fit Model (JMP Pro version 16.1.0). Je me demandais s'il était possible d'utiliser cette formule pour calculer la formule d'intervalle de confiance (indiv). Cependant, si j'ajoute simplement 1,96 * Std Error Pred Formula à mes prédictions, il est plus étroit que l'intervalle de confiance.
Meilleur,
Anja
La réponse la plus simple est peut-être : "c'est trop compliqué pour tenir dans une formule".
... ou vous pouvez utiliser ce qui est dans le manuel :
https://www.jmp.com/support/help/14/restricted-maximum-likelihood-reml-model.shtml#739871
Intervalles de confiance pour les composants de variance
La méthode utilisée pour calculer les limites de confiance varie selon que vous avez sélectionné Composants de variance illimitée dans la fenêtre de lancement Ajuster le modèle. Notez que Composants de variance illimités est sélectionné par défaut.
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Si Composants de variance illimités est sélectionné, les intervalles de confiance basés sur Wald sont calculés. Celles-ci sont valides asymptotiquement mais notez qu'elles peuvent ne pas être fiables avec de petits échantillons. |
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Si Composantes de variance illimitées n'est pas sélectionné, ce qui signifie que les paramètres ont une contrainte de limite inférieure de zéro, une approximation de Satterthwaite est utilisée (Satterthwaite 1946 ). |
Correction de Kackar-Harville
Dans la méthode REML, les erreurs types des effets fixes sont estimées à l'aide d'estimations des composantes de la variance. Cependant, si la variabilité de ces estimations n'est pas prise en compte, l'erreur type est sous-estimée. Pour tenir compte de la variabilité accrue, la matrice de covariance des effets fixes est ajustée à l'aide de la correction de Kackar-Harville (Kackar et Harville
1984 et Kenward et Roger
1997 ). Tous les calculs impliquant la matrice de covariance des effets fixes utilisent cette correction. Ceux-ci incluent les moyennes des moindres carrés, les tests à effets fixes, les intervalles de confiance et les variances de prédiction. Pour des détails statistiques, voir
La correction de Kackar-Harville .
La norme KHC est la norme de Frobenius (matrice) de la correction de Kackar-Harville. Dans les cas où la conception est assez bien équilibrée, Norm KHC a tendance à être petit.
