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liliconcom · 2023-10-24T17:22:53+00:00

JMP Proを使用した反復測定データのフィッティング方法を参照してください: * 反復測定を使用して相関構造をモデル化する * データの整理、相関関係のグラフ化、モデルの構築、最適なモデルの比較/選択、仮説のテスト * 混合モデルに関連する統計の解釈 * テプリッツ、アンティ依存性および複合対称性 (等分散) 共分散構造を理解する * 時間の経過に伴う劣化速度の一定性を想定した AR(1) モデルを導入する * 異なる期間で異なる劣化率を持つテプリッツモデルを展開する * ランダム係数 (ランダム切片/ランダム傾き) モデルを展開して変量効果をモデル化する * 反復効果の共分散パラメータ推定値の解釈 * モデルの比較リソース *…

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JMP Proを使用した反復測定データのフィッティング

方法を参照してください:

反復測定を使用して相関構造をモデル化する
データの整理、相関関係のグラフ化、モデルの構築、最適なモデルの比較/選択、仮説のテスト
混合モデルに関連する統計の解釈
テプリッツ、アンティ依存性および複合対称性 (等分散) 共分散構造を理解する
時間の経過に伴う劣化速度の一定性を想定した AR(1) モデルを導入する
異なる期間で異なる劣化率を持つテプリッツモデルを展開する
ランダム係数 (ランダム切片/ランダム傾き) モデルを展開して変量効果をモデル化する
反復効果の共分散パラメータ推定値の解釈
モデルの比較

リソース

ジャーナル、アドイン、ファイルJMP Discovery Summit 2017 でのオリジナルのプレゼンテーションより

高度な統計モデリング

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