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Ajuste de datos de medidas repetidas usando JMP Pro

 

Vea cómo:

• Utilice medidas repetidas para modelar estructuras de correlación.
• Organice datos, represente gráficamente correlaciones, cree modelos, compare/seleccione el mejor modelo y pruebe hipótesis.
• Interpretar estadísticas relacionadas con modelos mixtos.
• Comprender las estructuras de covarianza de Toeplitz, antedependientes y de simetría compuesta (varianzas iguales)
• Implementar un modelo AR(1) que asuma la constancia de la tasa de degradación a lo largo del tiempo.
• Implementar el modelo Toeplitz que tiene diferentes tasas de degradación para diferentes períodos de tiempo.
• Implementar modelos de coeficientes aleatorios (intercepción aleatoria/pendiente aleatoria) para modelar efectos aleatorios
• Interpretar estimaciones de parámetros de covarianza de efectos repetidos
• Comparar modelos

Recursos

• Diario, complemento y archivos de la presentación original en JMP Discovery Summit 2017

Modelado estadístico avanzado