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JMP Pro를 사용하여 반복 측정 데이터 맞춤

방법을 확인하세요:

• 반복 측정을 사용하여 상관 관계 구조를 모델링합니다.
• 데이터 구성, 상관 관계 그래프, 모델 구축, 최상의 모델 비교/선택 및 가설 테스트
• 혼합 모델과 관련된 통계 해석
• Toeplitz, ante-dependent 및 복합 대칭(등분산) 공분산 구조를 이해합니다.
• 시간 경과에 따른 저하 속도의 일정성을 가정하는 AR(1) 모델 배포
• 다양한 기간 동안 다른 저하율을 갖는 Toeplitz 모델 배포
• 랜덤 효과를 모델링하기 위해 랜덤 계수(랜덤 절편/랜덤 기울기) 모델을 배포합니다.
• 반복 효과 공분산 매개변수 추정치 해석
• 모델 비교

자원

• JMP Discovery Summit 2017에서 원래 프레젠테이션의 저널, 추가 기능 및 파일

고급 통계 모델링