Diferentes opciones de modelos mixtosEn "Ajustar modelo" estoy un poco confundido sobre cómo ejecutar un modelo mixto adecuado. Un enfoque parece ser elegir "Modelo mixto" en "Personalidad" y luego simplemente agregar efectos fijos y efectos aleatorios en las diferentes pestañas. Sin embargo, la otra opción es mantener "Mínimos cuadrados estándar" en "Personalidad" y luego agregar variables que luego se asignan como efectos aleatorios utilizando el menú desplegable del triángulo rojo en "Atributos". ¿No es éste también un modelo mixto? Obtengo prácticamente el mismo resultado cuando lo intento con los mismos datos de estas dos maneras, pero JMP ofrece resultados ligeramente diferentes. Este último utiliza estimaciones de componentes de varianza REML. ¿Son estos los mismos análisis?
Modelado estadístico avanzadoRe: Diferentes opciones de modelos mixtosGracias, @P_Bartell .
Sí, es un modelo mixto, el modelo de efectos aleatorios. Sin embargo, si los datos no están balanceados, los resultados son ligeramente diferentes. Se prefiere el modelo mixto de JMP Pro.
Con JMP Pro puede adaptar otros tipos de modelos mixtos a medidas repetidas con opciones de estructuras de covarianza, datos espaciales o modelos de coeficientes aleatorios.
Re: Diferentes opciones de modelos mixtosGracias. Lo siento, estoy trabajando con JMP Pro 15. Tengo un ejemplo específico en el que estoy trabajando, pero no haré perder el tiempo a la gente con detalles complicados. Simplemente estaba haciendo una pregunta general para el futuro y esperaba que fuera un simple "sí, son esencialmente iguales; use cualquiera de las opciones" o "no, son diferentes y he aquí por qué elegiría una sobre la otra". ". Sin embargo, como la mayoría de las cosas, parece que la respuesta es más complicada que un sí o no. Gracias por los enlaces. Yo los vigilaré. Revisé algunos de los tutoriales y capacitaciones sobre modelos mixtos de JMP, pero no encontré solucionado el problema que mencioné.
Re: Diferentes opciones de modelos mixtosEs casi imposible proporcionar un flujo de trabajo único para el ajuste de modelos mixtos porque mucho depende de:
1. ¿Qué producto JMP estás utilizando? Existen grandes diferencias entre JMP y JMP Pro en términos de capacidades para esta amplia familia de métodos de modelado. Como ex ingeniero senior de sistemas de JMP, mi recomendación para experimentadores y modeladores es que si el modelado mixto es algo de lo que realmente depende, entonces considere seriamente JMP Pro porque tiene un conjunto mucho más amplio de capacidades en comparación con JMP.
2. Mucho depende de la estructura de diseño experimental específica, la definición de efectos y el modelo que se intenta adaptar. Hay una multitud de caminos hacia la estructura del diseño experimental, la estimación de efectos, etc., que influyen en selecciones específicas dentro del ecosistema de flujo de trabajo JMP/JMP Pro.
Es posible que lo anterior no ayude mucho... pero sin saber qué producto está utilizando, tendrá más detalles sobre el problema en cuestión, el diseño experimental específico, etc. Si aún no lo ha hecho, un buen lugar para comenzar es la documentación en línea de JMP. wrt a modelos mixtos que se encuentran aquí: Documentación JMP de modelos mixtos
También recomiendo echar un vistazo a este seminario web de JMP On Demand presentado por mi ex colega @jiancao con excelentes explicaciones y ejemplos: Seminario web de modelado mixto On Demand
