Ciao a tutti,
quando si adatta un modello (modello a effetti fissi) per i risultati di un esperimento progettato da Standard Least Squares, ho l'opportunità non solo di salvare la formula di previsione come colonna nella tabella dei dati, ma anche la formula del limite di confidenza media. Quando si adatta un modello a effetti misti (REML), tuttavia, è possibile salvare l'intervallo di confidenza media nella tabella dei dati, ma non nella formula.
Qualcuno è a conoscenza della formula che viene utilizzata nel caso di un modello a effetti casuali? Come ha senso che il L'intervallo di confidenza medio può essere calcolato e salvato ma la formula stessa non è disponibile?
Migliore,
Tina
Ciao a tutti,
qualcuno sa se c'è qualche aggiornamento su questa domanda? Ho visto che è possibile salvare la Std Error Pred Formula se utilizzo Random Effects nella Fit Model Platform (JMP Pro versione 16.1.0). Mi chiedevo se fosse possibile utilizzare questa formula per calcolare la formula dell'intervallo di confidenza (Indiv). Tuttavia, se aggiungo solo 1.96*Std Error Pred Formula alle mie previsioni, è più stretto dell'intervallo di confidenza.
Migliore,
Anja
Forse la risposta più semplice è "è semplicemente troppo complicato per essere inserito in una formula".
...o potresti andare con quello che c'è nel manuale:
https://www.jmp.com/support/help/14/restricted-maximum-likelihood-reml-model.shtml#739871
Intervalli di confidenza per i componenti della varianza
Il metodo utilizzato per calcolare i limiti di confidenza dipende dal fatto che siano stati selezionati componenti di varianza illimitata nella finestra di avvio del modello di adattamento. Si noti che Componenti varianza illimitati è selezionato per impostazione predefinita.
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Se si seleziona Componenti di varianza illimitati, vengono calcolati gli intervalli di confidenza basati su Wald. Questi sono validi in modo asintotico ma si noti che possono essere inaffidabili con piccoli campioni. |
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Se componenti di varianza illimitati non è selezionato, il che significa che i parametri hanno un limite inferiore di vincolo pari a zero, viene utilizzata un'approssimazione Satterthwaite (Satterthwaite 1946 ). |
Correzione Kackar-Harville
Nel metodo REML, gli errori standard degli effetti fissi sono stimati utilizzando stime delle componenti di varianza. Tuttavia, se non si tiene conto della variabilità di queste stime, l'errore standard è sottostimato. Per tenere conto della maggiore variabilità, la matrice di covarianza degli effetti fissi viene regolata utilizzando la correzione di Kackar-Harville (Kackar e Harville
1984 e Kenward e Roger
1997 ). Tutti i calcoli che coinvolgono la matrice di covarianza degli effetti fissi utilizzano questa correzione. Questi includono le medie dei minimi quadrati, i test a effetti fissi, gli intervalli di confidenza e le varianze di previsione. Per dettagli statistici, cfr
La correzione Kackar-Harville .
La norma KHC è la norma di Frobenius (matrice) della correzione di Kackar-Harville. Nei casi in cui il design è abbastanza ben bilanciato, Norm KHC tende ad essere piccolo.
