Carissimi, ho una domanda sul metodo di ottimizzazione utilizzato per il modello misto in JMP/JMP pro
Normalmente i modelli lineari misti non vengono forniti con una soluzione in forma chiusa; pertanto, hanno bisogno di un metodo numerico per essere adattati - alcuni dei metodi noti sono i seguenti:
- Newton-Raphson
- Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (meglio conosciuto come BFGS)
- LBFGS (che è un'implementazione efficiente in termini di memoria di BFGS)
- Powell
- Salto del bacino
- Gradiente coniugato di Newton
Qualcuno conosce il metodo specifico utilizzato da JMP e JMP pro per implementare l'adattamento del modello misto lineare?
