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 medio nella tabella dei dati, ma non la formula.
Qualcuno è a conoscenza della formula utilizzata in 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 gli effetti casuali nella piattaforma Fit Model (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 semplice risposta è "è semplicemente troppo complicato per rientrare 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 componenti di varianza
Il metodo utilizzato per calcolare i limiti di confidenza dipende dall'eventuale selezione di Componenti di varianza illimitati nella finestra di avvio del modello di stima. Si noti che l'opzione Componenti varianza illimitata è selezionata 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 asintoticamente ma si noti che possono essere inaffidabili con piccoli campioni. |
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Se Componenti di varianza illimitate non è selezionato, il che significa che i parametri hanno un vincolo limite inferiore pari a zero, viene utilizzata un'approssimazione di Satterthwaite (Satterthwaite 1946 ). |
Correzione di Kackar-Harville
Nel metodo REML, gli errori standard degli effetti fissi sono stimati utilizzando le stime delle componenti della varianza. Tuttavia, se la variabilità in queste stime non viene presa in considerazione, l'errore standard viene 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 medie dei minimi quadrati, test a effetti fissi, intervalli di confidenza e varianze di previsione. Per i dettagli statistici, cfr
La correzione di 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.
