Ich habe über die Fit Model-Plattform in JMP Pro ein gemischtes Modell angepasst. Wenn ich den „Prediction Profiler“ öffne und den Profiler selbst inspiziere, kann ich die wie erwartet vorhergesagte Reaktion und ihr wie erwartetes Konfidenzintervall in [] sehen, das die Variation aufgrund der von mir angepassten Zufallseffekte widerspiegelt.
Wenn ich jedoch den „Simulator“ mit gleichen experimentellen Variablen wie oben betreibe und meiner Antwort über „Random by Model“ Rauschen hinzufüge, weist die in der Tabelle simulierte Antwort eine viel geringere Variation auf, die nur dem RMSE/STDEV entspricht der Modellanpassung. Es scheint meine Random-Effects-Varianz nicht zu berücksichtigen. Sie können dies unten im simulierten Histogramm sehen, das keine Abschnitte enthält, die auch nur annähernd dem Intervall [11,9, 30,2] entsprechen.
Gibt es eine Möglichkeit, dass der Monte-Carlo-Simulator die „Random Effect“-Varianz in seine Vorhersagen einbezieht, wie es im visuellen „Prediction Profiler“-Tool der Fall ist?
