Hadley Myers, SAS의 JMP 시스템 엔지니어
Chris Gotwalt, SAS 통계 연구 및 개발 부문 JMP 이사
무작위 구성 요소를 포함하는 선형 모델을 생성하는 것은 많은 산업에서 필수적이지만, 특히 제약 및 생명 과학 분야에서 그렇습니다. JMP Pro의 혼합 모델 플랫폼을 사용하면 이러한 모델을 정의하고 평가하여 개별 모델 구성 요소의 총 분산에 대한 기여도와 해당 신뢰 구간을 산출할 수 있습니다. 이러한 분산 구성 요소의 선형 조합을 계산하는 것은 간단하지만 문제의 실용성(불균일한 자유도, 비정규 분포 등)으로 인해 이러한 선형 조합의 해당 신뢰 구간을 쉽게 결정할 수 없습니다. 이전에는 JMP Pro 사용자가 이러한 기능 간극을 해결하고 이 요구 사항을 충족하기 위해 R의 "분산 구성 요소 분석" 패키지와 같은 다른 분석 소프트웨어 솔루션을 사용해야 했습니다. 이 프레젠테이션은 JMP Pro와 함께 사용할 수 있는 애드인을 만드는 방법에 대해 보고하는 것입니다. 이 애드인은 매개변수 부트스트래핑을 사용하여 필요한 신뢰 한계를 얻습니다. 혼합 모델에서 분산 성분의 선형 조합에 대한 신뢰 한계를 결정하는 추가 기능이 시연되며, 이 기술을 사용하여 문제의 어려움을 극복하는 방법에 대한 세부 정보와 이러한 계산이 필수적인 사용자에게 제공하는 이점에 대해서도 설명합니다.
