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GLMM(일반화 선형 혼합 모델)을 사용하여 이진 및 카운트 응답 데이터에 대한 혼합 효과 모델링

일반화 선형 혼합 모델은 JMP Pro 17에서 도입되었으며 여기서 이항 및 포아송의 두 분포를 지정합니다.

 

GLMM은 선형 혼합 모델과 일반화 선형 모델 프레임워크라는 두 가지 접근 방식을 결합합니다. GLMM은 세 가지 유형의 모델 구조에 유용합니다.

• 무작위 완전 및 불완전 블록 디자인
• 분할 플롯 실험
• 랜덤 계수 모델

이 동영상은 현재 처리 중입니다. 몇 분 후에 다시 시도하십시오.

(내 비디오에서 보기)

 

Jian Cao가 답변한 질문 @jiancao 바이런 윙거드 @Byron_JMP 라이브 웨비나 데모 중:

 

Q: GLMM의 성능을 어떻게 평가합니까?

A: 여기 자세한 내용 .

 

자원

• 문서 및 예제 JMP Pro 일반화 선형 혼합 모델(GLMM)
• 개발자 튜토리얼 비디오 GLMM에서

예측 모델링 및 기계 학습