この技術プレゼンテーションは、JMP 統計開発者であり、『JMP』の共著者である Elizabeth Claassen によって行われました。混合モデル用の JMP JMPの場合。本のデータプレゼンテーションで使用されたもので、ダウンロードして使用できます。 動画は90分以上あります。長く、随所に質問が散りばめられています。
混合モデルは、計画された実験で相関のある観測を処理する最も強力な方法の 1 つです。 これらは、ブロッキング モデル、分散成分モデル、入れ子および分割プロット計画、階層線形モデル、マルチレベル モデル、経験的ベイズ、反復測定、共分散構造モデル、ランダム係数モデルなどの別の名前で呼ばれることもよくあります。
標準の線形モデルをはるかに超えた混合モデルを使用すると、データについて正確かつ正確な推論を行うことができ、研究対象のシステム内の信号とノイズの発生源をより深く理解できるようになります。 適切に形成された固定効果とランダム効果は適切に一般化され、データに基づいた最適な意思決定を行うのに役立ちます。
