So wechseln Sie für den Modellvergleich von REML zu MLHallo!
Ich versuche, zwei Modelle mit gemischten Effekten anhand von AIC- (oder AICc-)Werten zu vergleichen. Beim Generieren von AIC-Werten für den Modellvergleich von Modellen mit gemischten Effekten habe ich (zumindest in R) gesehen, dass man von der eingeschränkten Maximum-Likelihood-Schätzung (REML) zur Maximum-Likelihood-Schätzung (ML) wechseln muss. Wie mache ich das in JMP? Ich verwende JMP 15 Pro, das mir durch meine Arbeit zur Verfügung gestellt wird.
Danke schön!
Infos zu diesem Verfahren in R:
https://r.qcbs.ca/workshop07/book-en/schritt-2.-code-potential-models-and-model-selection.html
Erweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: So wechseln Sie für den Modellvergleich von REML zu MLHallo!
Ich habe unten auch einige Dummy-Daten und Screenshots von Modellformulierungen angehängt 
Ich folge der Struktur der beiden Modelle, die ich unten vergleichen möchte. Ich suche nach einer Möglichkeit, von der eingeschränkten Maximum-Likelihood-Schätzung (REML) zur Maximum-Likelihood-Schätzung (ML) für den AIC-Vergleich zu wechseln.
Danke schön!
Betreff: So wechseln Sie für den Modellvergleich von REML zu MLHallo @DensityOfOkapi2 . Ich glaube nicht, dass ML eine Option ist … im Standard-JMP ist es das jedenfalls nicht.
Betreff: So wechseln Sie für den Modellvergleich von REML zu MLVielen Dank! Ja, ich hatte bei meiner Suche nach JMP 15 Pro für ML kein Glück
Betreff: So wechseln Sie für den Modellvergleich von REML zu MLIch verstehe nicht, warum Sie ML statt REML verwenden müssen, um die Modellparameter abzuschätzen und AICc zu berechnen. Ich habe ein anderes Beispiel aus dem JMP-Beispieldatenordner, Wheat.jmp, verwendet und ein ähnliches Modell eingerichtet:
Klicken Sie oben auf das rote Dreieck und wählen Sie Regressionsberichte > AICc:
Dieses Kriterium wird der Gliederung „Zusammenfassung der Eignung“ hinzugefügt:
Betreff: So wechseln Sie für den Modellvergleich von REML zu MLVielen Dank, @Mark_Bailey ! Meine Begründung für den Wechsel von REML zu ML basiert auf dem Modellauswahlprotokoll für R. Dort kann man die AIC-Werte zweier gemischter Effektmodelle, die sich in ihren Festeffektstrukturen unterscheiden, bei Verwendung von REML nicht vergleichen. Die zugrunde liegende Mathematik geht über meinen Horizont, aber vermutlich gilt derselbe Vergleich für Vergleiche gemischter Effektmodelle mit REML in JMP? Oder vielleicht passt JMP das Modell automatisch mit ML neu an, um die AICc-Werte zu generieren und Modellvergleiche zu erleichtern. Wenn eine solche Neuanpassung „unter der Haube“ stattfindet, wäre das großartig zu wissen!
In weiter Ferne (2006)Erweiterung des linearen Modells mit R(Seite 156):
„Der Grund dafür ist, dass REML die Zufallseffekte schätzt, indem es lineare Kombinationen der Daten berücksichtigt, die die festen Effekte entfernen. Wenn diese festen Effekte geändert werden, sind die Wahrscheinlichkeiten der beiden Modelle nicht direkt vergleichbar.“
