モデル比較のために REML から ML に切り替える方法こんにちは！
AIC (または AICc) 値を持つ 2 つの混合効果モデルを比較しようとしています。混合効果モデルのモデル比較のために AIC 値を生成する場合、(少なくとも R では) 制限付き最尤推定 (REML) から最尤推定 (ML) に切り替える必要があることがわかりました。JMP でこれを行うにはどうすればよいですか? 仕事で提供された JMP 15 Pro を使用しています。
ありがとう！
R でのこの手順に関する情報:
https://r.qcbs.ca/workshop07/book-en/step-2.-code-potential-models-and-model-selection.html
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングRe: モデル比較のために REML から ML に切り替える方法こんにちは！
以下にダミーデータとモデル定式化のスクリーンショットも添付しました。 
以下で比較しようとしている2つのモデルの構造に従って、AIC比較のために制限付き最大尤度推定（REML）から最大尤度推定（ML）に切り替える場所を探しています。
ありがとう！
Re: モデル比較のために REML から ML に切り替える方法こんにちは@DensityOfOkapi2 。 ML はオプションではないと思います…標準 JMP にはもちろんありません。
Re: モデル比較のために REML から ML に切り替える方法ありがとうございます！JMP 15 Pro for MLの検索では何も見つかりませんでした
Re: モデル比較のために REML から ML に切り替える方法モデル パラメータを推定し、AICc を計算するために、REML ではなく ML を使用する必要がある理由がわかりません。JMP サンプル データ フォルダーの別の例である Wheat.jmp を使用して、同様のモデルを設定しました。
上部の赤い三角形をクリックし、「回帰レポート」>「AICc」を選択します。
この基準は適合の概要の概要に追加されます。
Re: モデル比較のために REML から ML に切り替える方法@Mark_Bailey さん、ありがとうございます。REML から ML に切り替えたい理由は、R のモデル選択プロトコルに基づいています。REML を使用すると、固定効果構造が異なる 2 つの混合効果モデルの AIC 値を比較することはできません。この基礎となる数学は理解できませんが、おそらく同じ比較が JMP の REML を使用した混合効果モデルの比較にも当てはまるのでしょうか。あるいは、JMP が ML を使用してモデルを自動的に再調整し、AICc 値を生成してモデルの比較を容易にしているのかもしれません。そのような再調整が「裏で」行われているのであれば、ぜひ知りたいですね。
ファーアウェイ（2006）Rによる線形モデルの拡張（156ページ）：
「その理由は、REML は固定効果を除いたデータの線形結合を考慮してランダム効果を推定するためです。これらの固定効果が変更されると、2 つのモデルの尤度を直接比較できなくなります。」
