Comment passer de REML à ML pour la comparaison de modèlesBonjour!
J'essaie de comparer deux modèles à effets mixtes avec des valeurs AIC (ou AICc). Lors de la génération de valeurs AIC pour la comparaison de modèles à effets mixtes, j'ai vu (au moins dans R) qu'il faut passer de l'estimation du maximum de vraisemblance restreinte (REML) à l'estimation du maximum de vraisemblance (ML). Comment faire cela dans JMP ? J'utilise JMP 15 Pro fourni dans le cadre de mon travail.
Merci!
Infos pour cette procédure dans R :
https://r.qcbs.ca/workshop07/book-fr/step-2.-code-potential-models-and-model-selection.html
Modélisation statistique avancéeAnalyse et modélisation des données de baseRe : Comment passer de REML à ML pour la comparaison de modèlesBonjour!
J'ai également joint ci-dessous quelques données factices et des captures d'écran de formulations de modèles 
suivant la structure des deux modèles que j'essaie de comparer ci-dessous. Je recherche un endroit pour passer de l'estimation du maximum de vraisemblance restreinte (REML) à l'estimation du maximum de vraisemblance (ML) pour la comparaison AIC.
Merci!
Re : Comment passer de REML à ML pour la comparaison de modèlesSalut @DensityOfOkapi2 . Je ne pense pas que le ML soit une option… ce n'est certainement pas le cas dans Standard JMP.
Re : Comment passer de REML à ML pour la comparaison de modèlesMerci! Ouais, je n'ai pas eu de chance dans ma recherche sur JMP 15 Pro for ML
Re : Comment passer de REML à ML pour la comparaison de modèlesJe ne vois pas pourquoi vous devez utiliser ML au lieu de REML pour estimer les paramètres du modèle et calculer l'AICc. J'ai utilisé un autre exemple du dossier d'exemple de données JMP, Wheat.jmp, et j'ai configuré un modèle similaire :
Cliquez sur le triangle rouge en haut et sélectionnez Rapports de régression > AICc :
Ce critère est ajouté au résumé de l’ajustement :
Re : Comment passer de REML à ML pour la comparaison de modèlesMerci @Mark_Bailey ! Ma justification pour vouloir passer de REML à ML est basée sur le protocole de sélection de modèle pour R. Où l'on ne peut pas comparer les valeurs AIC de deux modèles à effets mixtes qui diffèrent par leurs structures à effets fixes lors de l'utilisation de REML. Les calculs sous-jacents à cela me dépassent, mais vraisemblablement la même comparaison s'applique aux comparaisons de modèles à effets mixtes utilisant REML dans JMP ? Ou peut-être que JMP réajuste automatiquement le modèle à l'aide de ML pour générer les valeurs AICc afin de faciliter les comparaisons de modèles. Si un tel réaménagement est en cours "sous le capot", ce serait bien de le savoir !
Lointain (2006)Extension du modèle linéaire avec R(p. 156) :
"La raison en est que REML estime les effets aléatoires en considérant des combinaisons linéaires de données qui suppriment les effets fixes. Si ces effets fixes sont modifiés, les probabilités des deux modèles ne seront pas directement comparables."
