모델 비교를 위해 REML에서 ML로 전환하는 방법안녕하세요!
AIC(또는 AICc) 값을 사용하여 두 가지 혼합 효과 모델을 비교하려고 합니다. 혼합 효과 모델의 모델 비교를 위해 AIC 값을 생성할 때 REML(Restricted Maximum Likelihood Estimation)에서 ML(Maximum Likelihood Estimation)로 전환해야 한다는 것을 (적어도 R에서는) 확인했습니다. JMP에서 이 작업을 어떻게 수행하나요? 저는 업무를 통해 제공된 JMP 15 Pro를 사용하고 있습니다.
감사합니다!
R의 이 절차에 대한 정보:
https://r.qcbs.ca/workshop07/book-en/step-2.-code-potential-models-and-model-selection.html
고급 통계 모델링기본 데이터 분석 및 모델링Re: 모델 비교를 위해 REML에서 ML로 전환하는 방법안녕하세요!
또한 모델 공식의 일부 더미 데이터와 스크린샷도 아래에 첨부했습니다. 
아래에서 비교하려는 두 모델의 구조를 따릅니다. AIC 비교를 위해 REML(Restricted Maximum Likelihood Estimation)에서 ML(Maximum Likelihood Estimation)로 전환할 수 있는 곳을 찾고 있습니다.
감사합니다!
Re: 모델 비교를 위해 REML에서 ML로 전환하는 방법안녕하세요 @DensityOfOkapi2 . 저는 ML이 옵션이 아니라고 생각합니다. 확실히 Standard JMP에는 없습니다.
Re: 모델 비교를 위해 REML에서 ML로 전환하는 방법감사합니다! 예, ML용 JMP 15 Pro를 검색했는데 운이 없었습니다.
Re: 모델 비교를 위해 REML에서 ML로 전환하는 방법모델 매개변수를 추정하고 AICc를 계산하기 위해 REML 대신 ML을 사용해야 하는 이유를 모르겠습니다. JMP 샘플 데이터 폴더인 Wheat.jmp의 또 다른 예를 사용하여 비슷한 모델을 설정했습니다.
상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 회귀 보고서 > AICc를 선택합니다.
이 기준은 적합성 요약 개요에 추가됩니다.
Re: 모델 비교를 위해 REML에서 ML로 전환하는 방법@Mark_Bailey 감사합니다! REML에서 ML로 전환하려는 근거는 R에 대한 모델 선택 프로토콜을 기반으로 합니다. REML을 사용할 때 고정 효과 구조가 다른 두 혼합 효과 모델의 AIC 값을 비교할 수 없습니다. 이 문제의 기초가 되는 수학은 제 머리를 넘어서지만 아마도 JMP에서 REML을 사용하는 혼합 효과 모델의 비교에도 동일한 비교가 적용될 것입니다. 또는 JMP가 ML을 사용하여 자동으로 모델을 다시 맞춤하여 모델 비교를 용이하게 하는 AICc 값을 생성할 수도 있습니다. 그러한 재설치가 "내부"에서 진행된다면 알아두면 좋을 것입니다!
파어웨이 (2006)R을 사용하여 선형 모델 확장(156페이지):
"그 이유는 REML이 고정 효과를 제거하는 데이터의 선형 결합을 고려하여 무작위 효과를 추정하기 때문입니다. 이러한 고정 효과가 변경되면 두 모델의 가능성을 직접 비교할 수 없게 됩니다."
