Hola a todos, tengo una pregunta sobre el método de optimización utilizado para el modelo mixto en JMP/JMP pro
Normalmente, los modelos lineales mixtos no vienen con una solución de forma cerrada; por lo tanto, necesitan un método numérico para ajustarse; algunos de los métodos conocidos son los siguientes:
- Newton-Raphson
- Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (más conocido como BFGS)
- LBFGS (que es una implementación de memoria eficiente de BFGS)
- Powell
- salto de cuenca
- Gradiente conjugado de Newton
¿Alguien sabe el método específico que utilizan JMP y JMP pro para implementar el ajuste de modelo mixto lineal?
