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Anpassen von Daten wiederholter Messungen mit JMP Pro

 

Erfahren Sie, wie Sie:

• Verwenden Sie wiederholte Messungen, um Korrelationsstrukturen zu modellieren
• Organisieren Sie Daten, stellen Sie Korrelationen grafisch dar, erstellen Sie Modelle, vergleichen/wählen Sie das beste Modell aus und testen Sie Hypothesen
• Interpretieren Sie Statistiken im Zusammenhang mit Mix-Modellen
• Verstehen Sie Toeplitz-, anteabhängige und zusammengesetzte Symmetrie-Kovarianzstrukturen (gleiche Varianzen).
• Stellen Sie ein AR(1)-Modell bereit, das eine Konstanz der Abbaurate über die Zeit annimmt
• Stellen Sie ein Toeplitz-Modell bereit, das für unterschiedliche Zeiträume unterschiedliche Verschlechterungsraten aufweist
• Setzen Sie Zufallskoeffizientenmodelle (zufälliger Schnittpunkt/zufällige Steigung) ein, um zufällige Effekte zu modellieren
• Interpretieren Sie Kovarianzparameterschätzungen für wiederholte Effekte
• Vergleichen Sie Modelle

Ressourcen

• Journal, Add-In und Dateien aus der Originalpräsentation beim JMP Discovery Summit 2017

Erweiterte statistische Modellierung