一般化回帰パーソナリティにおける PROC GLIMMIX 機能の実装正規分布ではない応答に対して混合モデル (固定 + ランダム効果) を使用できる機能があれば非常に便利です。当初、一般化回帰パーソナリティで現在利用可能なすべての分布をカバーする必要はありませんでした。最初に二項応答に対してこれを使用することは、段階的な変更になります。
統計と分析Re: 一般化回帰パーソナリティにおける PROC GLIMMIX 機能の実装JMP17 ベータ版で気づきました。素晴らしいです。
Re: 一般化回帰パーソナリティでの PROC GLIMMIX 機能の実装 - ステータスが次のように変更されました: はい、ご期待ください!@Peter_Hershおっしゃる通りです。JMP Pro 17.0で利用可能な新しい一般化線形混合モデルパーソナリティがあり、フィットモデルで利用でき、二項およびポアソン応答分布にGLMMを適合させることができます。 JMP 17 Early Adopter Program のメンバーであれば、今すぐこれを試してテストできます。
Re: 一般化回帰パーソナリティにおける PROC GLIMMIX 機能の実装@SamGardner GLMM が JMP 17 に追加されたことは知っていますが、これは Fabio が求めていることに対処するものでしょうか?
Re: 一般化回帰パーソナリティにおける PROC GLIMMIX 機能の実装それは良い提案ですね。これについては社内リクエスト システムに記載しました。他の人は、上の「称賛」ボタンをクリックして、これへの支持を示す必要があります。
