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Anpassen von Daten mit wiederholten Messungen mit JMP Pro

Erfahren Sie, wie Sie:

• Verwenden Sie wiederholte Messungen, um Korrelationsstrukturen zu modellieren
• Daten organisieren, Korrelationen grafisch darstellen, Modelle erstellen, das beste Modell vergleichen/auswählen und Hypothesen testen
• Interpretieren von Statistiken zu Mix-Modellen
• Verstehen Sie Toeplitz-, ante-abhängige und zusammengesetzte Symmetrie-Kovarianzstrukturen (gleiche Varianzen).
• Einsatz eines AR(1)-Modells, das eine Konstanz der Degradationsrate über die Zeit annimmt
• Einsatz eines Toeplitz-Modells mit unterschiedlichen Degradationsraten für unterschiedliche Zeiträume
• Einsatz von Zufallskoeffizientenmodellen (Random Intercept/Random Slope) zur Modellierung von Zufallseffekten
• Interpretieren Sie Schätzungen des Kovarianzparameters bei wiederholten Effekten
• Modelle vergleichen

Ressourcen

• Journal, Add-In und Dateien aus der Originalpräsentation beim JMP Discovery Summit 2017

Erweiterte statistische Modellierung