Voici un exemple utilisant Big Class.JMP.
Fit Model(
Y( :weight ),
Effects( :height, :sex, :sex * :height ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run(
:weight << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
Parameter Estimates( 1 ), Scaled Estimates( 0 ),
Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Residual by Predicted( 1 ),
Plot Studentized Residuals( 0 ), Plot Effect Leverage( 1 ),
Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ), Box Cox Y Transformation( 0 )}
)
);
Fit Model(
Y( :weight ),
Effects( :height, :sex * :height ),
Random Effects( :sex ),
NoBounds( 1 ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Method( "REML" ),
Emphasis( "Minimal Report" ),
Run(
:weight << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
Parameter Estimates( 1 ), Scaled Estimates( 0 ),
Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Residual by Predicted( 0 ),
Plot Studentized Residuals( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 ),
Plot Residual by Normal Quantiles( 0 )}
)
)
Dans le premier modèle, il y a deux termes et leur interaction.
Le deuxième modèle a :sexe ajouté comme effet aléatoire.
Un bon moyen de voir la différence dans le JSL du modèle est de le créer sans la fonctionnalité souhaitée et avec la fonctionnalité souhaitée et de comparer les deux.