Hola,
Recientemente he estado explorando el uso de modelos mixtos en contraposición a modelos de efectos fijos más simples. Tengo algunas preguntas para las que no he encontrado respuestas claras al leer la documentación.
1. ¿Cuáles son exactamente los componentes de la varianza de los efectos aleatorios?
Suponiendo que el modelo mixto es: Modelo mixto: Respuesta = intercepto + efectos fijos + efectos aleatorios + error residual
- Si entendí correctamente, los efectos fijos se representan con estimaciones de efectos, errores estándar y valores p, y el error residual es lo que queda entre los datos reales y los valores pronosticados utilizando los efectos fijos. Se supone que este error residual es una distribución normal con media = 0. ¿Es correcto decir que JMP está dividiendo este error residual entre 'efectos aleatorios' y 'residuales', utilizando REML para estimar cuál debería ser una distribución normal con media = 0 para los 'efectos aleatorios'? Si es así, ¿existe una manera intuitiva de entender cómo JMP asigna esta "cantidad" de variación a cada efecto aleatorio?
2. ¿Cuándo asignar una variable no controlada como "aleatoria" en lugar de simplemente dejarla fuera del modelo?
Por ejemplo, en el experimento con horno/lote como variables independientes para medir la contracción del molde, "horno" se fija como yo. específicamente interesado en comparar el efecto de cada horno sobre la contracción, mientras que "lote" es solo una fuente de variabilidad aleatoria; realmente no me importa la variación específica de un lote a otro, solo cuánta variabilidad general contribuye la variación de los lotes. Sin embargo, creo que obtendría la misma estimación de "horno", independientemente de si pongo "lote" como variable aleatoria o simplemente lo excluyo del modelo por completo. Por lo tanto, ¿es correcto decir que, a menos que tenga curiosidad sobre qué variables no controladas contribuyen a mi variabilidad general (más común si tengo muchas variables aleatorias y quiero un desglose), no cambiará la precisión del modelo con respecto a mi variable fija? efectos para incluir efectos aleatorios o simplemente omitirlos?
Nota: Vi en esta charla de Claassen ( https://www.youtube.com/watch?v=P1wjRtgM92I ) que incluir 'lote' como fijado El efecto definitivamente afectaría la capacidad predictiva del otro efecto fijo ("horno"), por lo que hacerlo no es posible. Estoy preguntando si es importante tener un modelo con "horno" como efecto fijo y "lote" como efecto aleatorio, versus "horno" como efecto fijo y nada más.
¡Gracias!
qw
