混合模型 - 术语和概念的澄清你好，
我正在学习 JMP 中的混合模型平台，我有一些将理论与 JMP 的实现方式混合在一起的问题。 我想寻求一些帮助来解释，因为输入模型的方式至关重要。 该文档非常技术性且稀疏。 我已经看过关于混合模型的 JMP 母版视频，他们给出了示例，但还有很多遗漏的内容。 我发现很难在统计的理论方面与如何在 JMP 中“实现它”之间建立联系。 随机斜率和随机截距的概念很清楚，但我不确定我是否理解在 JMP 中实现它的方法，或者与“只是”随机效应的区别。
1）重复协方差结构和重复变量清晰。 但是，这部分什么时候需要使用“主语”，它代表什么？
2）我理解“嵌套”是多层结构。
3）将变量设置为随机与将其设置为“嵌套为随机系数”有什么区别？为什么 NEST 作为随机系数，而不仅仅是随机系数？ 我想我正在努力理解随机效应与随机截距和随机斜率之间的区别。
4）非线性：如果我有一个随时间非线性变化的效应，例如上升和下降，我的理解是我应该使用该变量作为自交叉效应（即X * X）以获得二次效应， 正确的？这些可以依次嵌套，还是随机效果？
5）给定变量可以具有固定效应和随机效应吗？那么我应该将它添加到两列中吗？
6）最后，非参数呢？ 我想我必须使用 GLM 并使用随机效应属性？ 在这种情况下，随机截距和斜率会在哪里？
谢谢，
乌列尔。
高级统计建模回复：混合模型 - 术语和概念的澄清你好，
首先，混合模型并不简单。 大多数人都对这些概念感到困惑。 我已经完成了应用统计学硕士学位，包括混合模型模块，但我仍然对这些概念感到困惑。
JMP 社区上有很多关于混合模型的帖子，因此我鼓励您仔细查看这些帖子。 我建议您单独寻找每个问题的答案，而不是试图一次性获得所有问题的答案。
我还鼓励您查看有关混合模型的其他一些资源。 这和这篇博文曹健写的应该有用。
我建议您发布您尝试建模的问题示例的数据。 这将使社区成员更容易为您提供帮助。
也就是说，让我们看看现在是否可以回答您的一些问题......
1. 这是Jian的一篇博客文章中的内容，用于指定Patient。 当您在堆叠结构中进行重复测量时，您需要告诉 JMP 标识“测量单位”的列，即您对其进行重复测量的“事物”。 同样，如果您能提供您工作中的示例，将会有所帮助。
2.正确。
3.Jian的第一篇博文有一个很好的例子。 如果您嵌套随机系数，那么您可以为随机效应的每个级别的效应建立具有不同斜率的模型。 （以及每个随机效应水平的不同截距。）例如，每个品种水平的产量与湿度的斜率不同。
4. X*X 将被描述为“二次”效应，并允许您对 Y 和 X 之间的曲线关系进行建模。 是的，您可以将它们指定为嵌套随机效应。
5. 同样，Jian 第一篇博客文章中的示例在这里很有用。 水分被指定为固定效应和嵌套在品种中的随机效应。
6. 我不太清楚你所说的非参数到底是什么意思。 我认为您可能会问非标准线性模型的情况。 目前，JMP（或 JMP Pro）中无法使用广义线性混合模型。 您可以将您的投票和评论添加到 JMP 愿望清单这里。
我希望这一切都有帮助。
菲尔
