Cómo cambiar de REML a ML para comparar modelos¡Hola!
Estoy intentando comparar dos modelos de efectos mixtos con valores AIC (o AICc). Al generar valores AIC para la comparación de modelos de efectos mixtos, he visto (al menos en R) que se debe cambiar de la Estimación de máxima verosimilitud restringida (REML) a la Estimación de máxima verosimilitud (ML). ¿Cómo hago esto en JMP? Estoy usando JMP 15 Pro proporcionado a través de mi trabajo.
¡Gracias!
Información para este procedimiento en R:
https://r.qcbs.ca/workshop07/book-es/step-2.-code-potential-models-and-model-selection.html
Modelado estadístico avanzadoAnálisis y modelado de datos básicosRe: Cómo cambiar de REML a ML para comparar modelos¡Hola!
También adjunto a continuación algunos datos ficticios y capturas de pantalla de formulaciones de modelos. 
siguiendo la estructura de los dos modelos que intento comparar a continuación. Estoy buscando un lugar para cambiar de la estimación de máxima verosimilitud restringida (REML) a la estimación de máxima verosimilitud (ML) para comparar AIC
¡Gracias!
Re: Cómo cambiar de REML a ML para comparar modelosHola @DensityOfOkapi2 . No creo que ML sea una opción... ciertamente no lo es en JMP estándar.
Re: Cómo cambiar de REML a ML para comparar modelos¡Gracias! Sí, no he tenido suerte en mi búsqueda en JMP 15 Pro para ML
Re: Cómo cambiar de REML a ML para comparar modelosNo veo por qué es necesario utilizar ML en lugar de REML para estimar los parámetros del modelo y calcular AICc. Utilicé otro ejemplo de la carpeta de datos de muestra de JMP, Wheat.jmp, y configuré un modelo similar:
Haga clic en el triángulo rojo en la parte superior y seleccione Informes de regresión > AICc:
Este criterio se agrega al resumen de ajuste:
Re: Cómo cambiar de REML a ML para comparar modelos¡Gracias @Mark_Bailey ! Mi razón fundamental para querer cambiar de REML a ML se basa en el protocolo de selección de modelos para R. Donde no se pueden comparar los valores AIC de dos modelos de efectos mixtos que difieren en sus estructuras de efectos fijos cuando se usa REML. Las matemáticas subyacentes a esto se me pasan por alto, pero ¿presumiblemente la misma comparación se aplica a las comparaciones de modelos de efectos mixtos que utilizan REML en JMP? O quizás JMP reajusta automáticamente el modelo utilizando ML para generar los valores AICc para facilitar las comparaciones de modelos. Si dicho reacondicionamiento se realiza "debajo del capó", ¡sería genial saberlo!
Lejos (2006)Ampliando el modelo lineal con R(pág.156):
"La razón es que REML estima los efectos aleatorios considerando combinaciones lineales de datos que eliminan los efectos fijos. Si estos efectos fijos se cambian, las probabilidades de los dos modelos no serán directamente comparables"
