일반화 회귀 성격의 PROC GLIMMIX 기능 구현정규 분포가 아닌 응답에 대해 혼합 모델(고정 + 무작위 효과)을 갖는 기능이 있으면 정말 편리합니다. 처음에는 일반화 회귀 특성에서 현재 사용 가능한 모든 분포를 포괄할 필요가 없었습니다. 처음에 이항 응답을 사용하는 것은 단계적인 변화가 될 것입니다.
통계 및 분석Re: 일반화 회귀 성격의 PROC GLIMMIX 기능 구현나는 JMP17 베타 버전에서 그것을 발견했습니다. 훌륭합니다.
Re: 일반화 회귀 성격의 PROC GLIMMIX 기능 구현 - 상태가 다음으로 변경되었습니다. 예, 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!@Peter_Hersh 맞습니다. JMP Pro 17.0에는 이항 및 포아송 반응 분포에 대한 GLMM을 적합할 수 있는 적합 모형에서 사용할 수 있는 새로운 일반화 선형 혼합 모형 특성이 제공됩니다. JMP 17 얼리 어답터 프로그램 회원이시라면 지금 바로 테스트해 보실 수 있습니다.
Re: 일반화 회귀 성격의 PROC GLIMMIX 기능 구현@SamGardner GLMM이 JMP 17에 추가되었다는 것을 알고 있는데, 이것이 Fabio의 목표를 다룰 것입니까?
Re: 일반화 회귀 성격의 PROC GLIMMIX 기능 구현좋은 제안이네요. 나는 우리 내부 요청 시스템에 이 사실을 언급했습니다. 다른 사람들은 위의 칭찬(엄지손가락 위로) 버튼을 클릭하여 이에 대한 지지를 표시해야 합니다.
