Diverse opzioni di modelli mistiIn "Fit Model" sono un po' confuso su come eseguire un corretto modello misto. Un approccio sembra essere quello di scegliere "Modello misto" in "Personalità" e quindi aggiungere semplicemente effetti fissi ed effetti casuali nelle diverse schede. Tuttavia, l'altra opzione è mantenere "Minimi quadrati standard" in "Personalità" e quindi aggiungere variabili che vengono quindi assegnate come effetti casuali utilizzando il triangolo rosso a discesa sotto "Attributi". Non è anche questo un modello misto? Ottengo praticamente lo stesso risultato quando lo provo con gli stessi dati in questi due modi, ma JMP fornisce risultati leggermente diversi. Quest'ultimo utilizza le stime dei componenti della varianza REML. Sono le stesse analisi?
AnaliticaRe: Diverse opzioni di modelli mistiGrazie, @P_Bartel .
Sì, è un modello misto, il modello degli effetti casuali. Tuttavia, se i dati sono sbilanciati, i risultati sono leggermente diversi. Si preferisce il modello misto di JMP Pro.
Con JMP Pro puoi adattare altri tipi di modelli misti a misure ripetute con scelte di strutture di covarianza, dati spaziali o modelli a coefficienti casuali.
Re: Diverse opzioni di modelli mistiGrazie. Spiacenti, lavoro con JMP Pro 15. Ho un esempio specifico su cui sto lavorando, ma non perderò il tempo delle persone con i dettagli disordinati. Stavo semplicemente ponendo come domanda generale per il futuro e speravo fosse un semplice "sì, sono essenzialmente la stessa cosa; usa una delle due opzioni" o "no, sono diversi ed ecco perché dovresti scegliere uno sull'altro ". Tuttavia, come la maggior parte delle cose, sembra che la risposta sia più complicata di un sì/no! Grazie per i link. Li guarderò. Ho esaminato alcuni dei tutorial e dei corsi di formazione sui modelli misti di JMP, ma non ho trovato il problema che ho menzionato affrontato.
Re: Diverse opzioni di modelli mistiÈ quasi impossibile fornire un flusso di lavoro "taglia unica" per l'adattamento di modelli misti perché molto dipende da:
1. Quale prodotto JMP stai utilizzando? Esistono grandi differenze tra JMP e JMP Pro in termini di capacità per questa vasta famiglia di metodi di modellazione. In qualità di ex ingegnere di sistema senior di JMP, la mia raccomandazione a sperimentatori e modellatori è che se la modellazione mista è qualcosa da cui dipendi davvero, allora prendi seriamente in considerazione JMP Pro perché ha un insieme di funzionalità molto più ampio rispetto a JMP.
2. Molto dipende dalla struttura specifica del progetto sperimentale, dalla definizione degli effetti e dal modello che si sta tentando di adattare. Esiste una moltitudine di percorsi verso la struttura del progetto sperimentale, la stima degli effetti, ecc., che influenzano tutte selezioni specifiche all'interno dell'ecosistema del flusso di lavoro JMP/JMP Pro.
Quanto sopra potrebbe non essere di grande aiuto... ma senza sapere quale prodotto stai utilizzando, maggiori dettagli sul problema in questione, il progetto sperimentale specifico, ecc. Se non hai già un buon punto di partenza è la documentazione in linea di JMP rispetto ai modelli misti trovati qui: Documentazione JMP modello misto
Consiglio anche di dare un'occhiata a questo webinar JMP On Demand presentato dal mio ex collega @jiancao con alcune ottime spiegazioni ed esempi: Webinar di modellazione mista su richiesta
