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Ajustement des données de mesures répétées à l'aide de JMP Pro

 

Découvrez comment :

• Utiliser des mesures répétées pour modéliser les structures de corrélation
• Organiser les données, tracer des corrélations, créer des modèles, comparer/sélectionner le meilleur modèle et tester des hypothèses
• Interpréter les statistiques liées aux modèles mixtes
• Comprendre les structures de covariance de Toeplitz, ante-dépendantes et à symétrie composée (variances égales)
• Déployer un modèle AR(1) qui suppose la constance du taux de dégradation dans le temps
• Déployer un modèle Toeplitz qui présente différents taux de dégradation pour différentes périodes
• Déployer des modèles de coefficients aléatoires (ordonnée à l’origine aléatoire/pente aléatoire) pour modéliser les effets aléatoires
• Interpréter les estimations des paramètres de covariance à effets répétés
• Comparez les modèles

Ressources

• Journal, complément et fichiers de la présentation originale au JMP Discovery Summit 2017

Modélisation statistique avancée