Salut,
J'apprends à connaître la plate-forme de modèles mixtes dans JMP et j'ai quelques questions qui mélangent la théorie avec la façon de procéder de JMP. J'aimerais demander de l'aide pour expliquer car la manière dont le modèle est entré est cruciale. La documentation est très technique et peu fournie. J'ai déjà regardé les deux vidéos de mastering JMP sur des modèles mixtes, et elles donnent des exemples, mais il y a beaucoup de choses laissées de côté. J'ai du mal à faire le lien entre les aspects théoriques des statistiques et la façon de "faire en sorte que cela se produise" dans JMP. Le concept de pentes aléatoires et d'interceptions aléatoires est clair, mais je ne suis pas sûr de comprendre quelle est la manière de l'implémenter dans JMP, ou la différence avec "juste" un effet aléatoire.
1) la structure de covariance répétée et la variable répétée sont claires. Mais, quand le "sujet" doit-il être utilisé dans cette partie et que représente-t-il ?
2) Je comprends que "l'imbrication" est la structure à plusieurs niveaux.
3) Quelle est la différence entre définir une variable comme aléatoire et la définir comme "nid comme coefficients aléatoires" ? et pourquoi NEST comme coefficients aléatoires, et pas seulement comme coefficients aléatoires ? Je suppose que j'ai du mal à comprendre la différence entre l'effet aléatoire et les interceptions aléatoires et les pentes aléatoires.
4) non linéaire : si j'ai un effet qui varie dans le temps de manière non linéaire, pour des exemples qui montent et descendent, je comprends que je devrais utiliser la variable comme un effet auto-croisé (c'est-à-dire X*X) pour avoir l'effet quadratique , corriger? ceux-ci peuvent à leur tour être imbriqués ou être des effets aléatoires ?
5) une variable donnée peut-elle avoir des effets fixes et aléatoires ? alors dois-je l'ajouter aux deux colonnes?
6) Enfin, qu'en est-il du non paramétrique ? Je suppose que je devrais utiliser le GLM et utiliser l'attribut d'effets aléatoires ? Où seraient les intersections et les pentes aléatoires dans ce cas ?
Merci,
Uriel.
Salut,
Tout d'abord, les modèles mixtes ne sont pas simples. La plupart des gens ont du mal avec ces concepts. J'ai fait une maîtrise en statistiques appliquées incluant un module sur les modèles mixtes et j'ai encore du mal avec les concepts.
Il existe de nombreux articles sur les modèles mixtes dans la communauté JMP. Je vous encourage donc à les consulter. Je vous suggère de chercher des réponses à chacune de ces questions individuellement plutôt que d'essayer d'obtenir des réponses à toutes vos questions en une seule fois.
Je vous encourage également à consulter certaines des autres ressources concernant les modèles mixtes. Cette et ce billet de blog par Jian Cao devrait être utile.
Je vous suggère de publier des données pour un exemple de problème que vous essayez de modéliser. Cela permettra aux membres de la communauté de vous aider plus facilement.
Cela dit, voyons si nous pouvons répondre à certaines de vos questions maintenant...
1. C'est dans l'un des articles de blog de Jian où il est utilisé pour spécifier le patient. Lorsque vous avez des mesures répétées dans une structure empilée, vous devez indiquer à JMP la colonne qui identifie « l'unité de mesure », c'est-à-dire la « chose » sur laquelle vous avez pris des mesures répétées. Encore une fois, cela aiderait si vous pouviez fournir un exemple tiré de votre travail.
2. Correct.
3. Le premier article de blog de Jian en est un bon exemple. Si vous imbriquez des coefficients aléatoires, vous pouvez modéliser une pente différente pour un effet pour chaque niveau de l'effet aléatoire. (Ainsi qu'une interception différente pour chaque niveau de l'effet aléatoire.) Par exemple, une pente différente pour le rendement par rapport à l'humidité pour chaque niveau de variété.
4. X*X serait décrit comme l'effet "quadratique" et vous permettrait de modéliser une relation curviligne entre Y et X. Oui, vous pouvez les spécifier en tant qu'effets aléatoires imbriqués.
5. Encore une fois, l'exemple du premier article de blog de Jian est utile ici. L'humidité est spécifiée à la fois comme effet fixe et comme effet aléatoire imbriqué dans Variété.
6. Je ne sais pas exactement ce que vous entendez par non paramétrique ici. Je pense que vous posez peut-être des questions sur des situations qui ne sont pas des modèles linéaires standard. Les modèles mixtes linéaires généralisés ne sont actuellement pas possibles dans JMP (ou JMP Pro). Vous pouvez ajouter votre vote et vos commentaires à la liste de souhaits JMP ici .
J'espère que tout cela aide.
Phil
