Bonjour,
J'ai récemment exploré l'utilisation de modèles mixtes par opposition à des modèles à effets fixes plus simples. J'ai quelques questions auxquelles je n'ai pas trouvé de réponses claires en lisant la documentation.
1. Quelles sont exactement les composantes de la variance des effets aléatoires ?
En supposant que le modèle mixte est : Modèle mixte : Réponse = intercept + effets fixes + effets aléatoires + erreur résiduelle
- Si je comprends bien, les effets fixes sont représentés avec des estimations d'effet, des erreurs standard et des valeurs p, et l'erreur résiduelle est ce qui reste entre les données réelles et les valeurs prédites en utilisant les effets fixes. Cette erreur résiduelle est supposée être une distribution normale avec moyenne = 0. Est-il exact de dire que JMP divise ensuite cette erreur résiduelle entre « effets aléatoires » et « résiduel », en utilisant REML pour estimer ce que devrait être une distribution normale avec moyenne = 0 pour les « effets aléatoires » ? Si tel est le cas, existe-t-il un moyen intuitif de comprendre comment JMP attribue cette « quantité » de variance à chaque effet aléatoire ?
2. Quand attribuer une variable non contrôlée comme « aléatoire » plutôt que de simplement la laisser en dehors du modèle ?
Par exemple, dans l'expérience avec le four/le lot comme variables indépendantes pour mesurer le retrait du moule, « four » est fixe comme je le suis. spécifiquement intéressé par la comparaison de l'effet de chaque four sur le retrait, alors que le « lot » n'est qu'une source de variabilité aléatoire - je ne me soucie pas vraiment de la variation spécifique d'un lot à l'autre, mais simplement de la variabilité globale apportée par les différents lots. Cependant, je pense que j'obtiendrais la même estimation de « four », que je mette « lot » comme variable aléatoire ou que je l'exclue simplement du modèle. Par conséquent, est-il exact de dire qu'à moins que je sois curieux de savoir quelles variables non contrôlées contribuent à ma variabilité globale (plus courant si j'ai de nombreuses variables aléatoires et que je souhaite une ventilation), cela ne changera pas la précision du modèle par rapport à ma variable fixe. les effets doivent-ils inclure des effets aléatoires ou simplement les laisser de côté ?
Note: J'ai vu dans cette conférence de Claassen ( https://www.youtube.com/watch?v=P1wjRtgM92I ) qui inclut « lot » comme fixé L'effet aurait certainement un impact sur la capacité prédictive de l'autre effet fixe (« four »), donc cela est interdit. Je demande s'il est important d'avoir un modèle avec « four » comme effet fixe et « lot » comme effet aléatoire, par rapport à « four » comme effet fixe et rien d'autre.
Merci!
QW
