Chers tous, j'ai une question sur la méthode d'optimisation utilisée pour le modèle mixte dans JMP/JMP pro
Les modèles linéaires normalement mixtes ne viennent pas avec une solution de forme fermée ; par conséquent, ils ont besoin d'une méthode numérique pour être ajustés - certaines des méthodes connues sont les suivantes :
- Newton Raphson
- Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (mieux connu sous le nom de BFGS)
- LBFGS (qui est une implémentation économe en mémoire de BFGS)
- Powell
- Saut de bassin
- Gradient conjugué de Newton
Quelqu'un connaît-il la méthode spécifique utilisée par JMP et JMP pro pour implémenter l'ajustement linéaire du modèle mixte ?
