從混合效應模型的擬合模型中獲取“平均置信區間”的公式大家好，
當通過標準最小二乘法為設計實驗的結果擬合模型（固定效應模型）時，我不僅有機會將預測公式作為列保存到數據表中，而且還有平均置信限公式。 但是，在擬合混合效應模型 (REML) 時，我可以將平均置信區間保存到數據表中，但不能保存公式。
有人知道在隨機效應模型的情況下使用的公式嗎？ 有什麼意義可以計算並保存平均置信區間但公式本身不可用？
最好的，
蒂娜
回复：從混合效應模型的擬合模型中獲取“平均置信區間”的公式大家好，
有誰知道這個問題是否有一些更新？ 我看到如果我在擬合模型平台（JMP Pro 版本 16.1.0）中使用隨機效應，可以保存標準誤差預測公式。 我想知道是否可以使用這個公式來計算（Indiv）置信區間公式。 但是，如果我只是將 1.96*Std 誤差預測公式添加到我的預測中，它會比置信區間更窄。
最好的，
安雅
回复：從混合效應模型的擬合模型中獲取“平均置信區間”的公式也許簡單的答案是，“它太複雜了，無法放入公式中。”
...或者您可以使用手冊中的內容：
https://www.jmp.com/support/help/14/restricted-maximum-likelihood-reml-model.shtml#739871
用於計算置信限的方法取決於您是否在“擬合模型”啟動窗口中選擇了無界方差分量。 請注意，默認情況下選擇無界方差分量。
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如果選擇無界方差分量，則計算基於 Wald 的置信區間。 這些是漸近有效的，但請注意，對於小樣本，它們可能不可靠。 |
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如果未選擇無界方差分量，這意味著參數的下邊界約束為零，則使用 Satterthwaite 近似（Satterthwaite 1946年)。 |
在 REML 方法中，使用方差分量的估計值來估計固定效應的標準誤差。 但是，如果不考慮這些估計值的可變性，則標準誤差被低估。 為了解釋增加的可變性，使用 Kackar-Harville 校正（Kackar 和 Harville）調整固定效應的協方差矩陣
1984年肯沃德和羅傑
1997 )。 所有涉及固定效應協方差矩陣的計算都使用此校正。 這些包括最小二乘均值、固定效應檢驗、置信區間和預測方差。 有關統計詳情，請參閱
Kackar-Harville 校正.
範數 KHC 是 Kackar-Harville 校正的 Frobenius（矩陣）範數。 在設計相當平衡的情況下，Norm KHC 往往很小。
