混合模型 - 術語和概念的澄清你好，
我正在學習 JMP 中的混合模型平台，我有一些將理論與 JMP 的實現方式混合的問題。 我想尋求一些幫助來解釋，因為輸入模型的方式至關重要。 該文件非常技術性且稀疏。 我已經看過關於混合模型的 JMP 母版視頻，他們給出了示例，但還有很多遺漏的內容。 我發現很難在統計的理論方面與如何在 JMP 中「實現它」之間建立聯繫。 隨機斜率和隨機截距的概念很清楚，但我不確定我是否理解在 JMP 中實現它的方法，或者與「只是」隨機效應的區別。
1）重複協方差結構和重複變數清晰。 但是，這部分什麼時候需要使用“主詞”，它代表什麼？
2）我理解「嵌套」是多層結構。
3）將變數設為隨機與將其設為「嵌套為隨機係數」有什麼區別？為什麼 NEST 作為隨機係數，而不僅僅是隨機係數？ 我想我正在努力理解隨機效應與隨機截距和隨機斜率之間的差異。
4) 非線性：如果我有一個隨時間非線性變化的效應，例如上升和下降，我的理解是我應該使用該變數作為自交叉效應（即X * X）以獲得二次效應，正確的？這些可以依序嵌套，還是隨機效果？
5）給定變數可以具有固定效應和隨機效應嗎？那麼我應該將它添加到兩列中嗎？
6）最後，非參數呢？ 我想我必須使用 GLM 並使用隨機效應屬性？ 在這種情況下，隨機截距和斜率會在哪裡？
謝謝，
烏列爾。
進階統計建模回覆：混合模型 - 術語和概念的澄清你好，
首先，混合模型並不簡單。 大多數人都對這些概念感到困惑。 我已經完成了應用統計學碩士學位，包括混合模型模組，但我仍然對這些概念感到困惑。
JMP 社群上有很多關於混合模型的帖子，因此我鼓勵您仔細查看這些帖子。 我建議您單獨尋找每個問題的答案，而不是試圖一次獲得所有問題的答案。
我還鼓勵您查看有關混合模型的其他一些資源。 這和這篇博文曹健寫的應該有用。
我建議您發布您嘗試建模的問題範例的資料。 這將使社區成員更容易為您提供幫助。
也就是說，讓我們看看現在是否可以回答您的一些問題...
1. 這是Jian的一篇部落格文章中的內容，用來指定Patient。 當您在堆疊結構中進行重複測量時，您需要告訴 JMP 標識「測量單位」的列，即您對其進行重複測量的「事物」。 同樣，如果您能提供您工作中的範例，將會有所幫助。
2.正確。
3.Jian的第一篇博文有一個很好的例子。 如果您嵌套隨機係數，那麼您可以為隨機效應的每個層級的效應建立具有不同斜率的模型。 （以及每個隨機效應等級的不同截距。）例如，每個品種等級的產量與濕度的斜率不同。
4. X*X 將被描述為「二次」效應，並允許您對 Y 和 X 之間的曲線關係進行建模。 是的，您可以將它們指定為嵌套隨機效應。
5. 同樣，Jian 第一篇部落格文章中的範例在這裡很有用。 水分被指定為固定效應和嵌套在品種中的隨機效應。
6. 我不太清楚你所說的非參數到底是什麼意思。 我認為您可能會問非標準線性模型的情況。 目前，JMP（或 JMP Pro）中無法使用廣義線性混合模型。 您可以將您的投票和評論添加到 JMP 願望清單這裡。
我希望這一切都有幫助。
菲爾
