Frage zu marginalen und bedingten ResiduenHallo zusammen!
Ich habe diese Frage zu marginalen und bedingten Residuen von einem Kunden vor Ort erhalten. Ich wollte sehen, ob jemand eine Meinung dazu hat. Es hat mich ratlos gemacht.
Meine Frage im Zusammenhang mit der Verwendung von marginalen und bedingten Residuen: Unterstützt das Anpassungsmodell von JMP die Verwendung von marginalen und bedingten Residuen in der Analysediagnose? Derzeit werden nur marginale Residuen und nur feste Effekte dargestellt, im Gegensatz zu den bedingten Residuen, zu denen die festen Effekte und zufälligen Effekte gehören. Die Frage ist, ob die Ausgabe der Residuen deren Änderung oder Identifizierung unterstützt, sodass der durchschnittliche Benutzer darauf zugreifen und die Diagnose korrekt interpretieren kann.
Gedanken?
Am besten,
M
Betreff: Frage zu marginalen und bedingten ResiduenDas ist meine Vermutung, ja – das Problem scheint in der Verwendung von Zufallsblöcken (und REML in Standard-Kleinstquadraten – Basis-JMP) zu liegen. Es sieht so aus, als ob Sie die bedingten Residuen als Spalte ausgeben können, aber nur Fit Mixed (Pro) verfügt über die Darstellung der bedingten Residuen.
Betreff: Frage zu marginalen und bedingten ResiduenIch nehme an, wenn sie „Anpassungsmodell“ sagen, beziehen sie sich auf die standardmäßige Methode der kleinsten Quadrate, weil das gemischte Modell innerhalb des Anpassungsmodells bedingte Diagnosen bereitstellt?
