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개발자 튜토리얼: 혼합 모델 2부: 시간과 공간에 따른 반복 측정 데이터 처리

이 기술 프레젠테이션은 JMP를 사용한 혼합 모델 예제를 포함합니다. 프레젠테이션에 사용된 책의 데이터도 함께 제공됩니다. 영상은 90분 이상이며, 중간중간 질문이 포함되어 있습니다. 이 튜토리얼과 회귀 분석, 랜덤 계수, 다단계 모델 예제는 모두 JMP Pro가 필요합니다. 파트 3은 2022년 초에 공개될 예정이며, 혼합 모델의 검정력과 정밀도 평가에 대해 다룰 것입니다.

(내 동영상에서 보기)

혼합 모델은 다음과 같은 경우에 유용합니다.예를 들어 상호작용이 있거나 없는 요인 처리와 같이 여러 예측 변수가 있는 경우, c가 존재할 때예측 변수에 대한 반응의 곡률, 그리고 여러 피험자를 측정하는 경우.

방법을 알아보세요:

• 의약품 안정성 시험 사례를 통해 반복 측정 데이터와 종단 데이터를 분석합니다.

  • 시간에 걸쳐 동일 주제에 대해 이루어진 관찰의 독립성 부족 문제를 해결해야 합니다.

  • 후보 구조를 선택하기 위해 시점 간 공분산 및 상관관계를 평가합니다.

  • 실험 설계, 처리 설계 및 골격 분산 분석의 출처와 자유도를 비교합니다.
  • Skeleton ANOVA의 통계적 원리(모델)를 이해하세요.
  • 모델을 구축하고 상호작용을 포함시키세요
  • 복합 대칭, 자기회귀 상관 행렬, 토플리츠 행렬 및 역의존 상관 행렬을 이해하고 평가합니다.
• 공간적 상관관계 모델 (공간 모델)
  • 유해 폐기물 사례를 통해 공간 모델 용어를 이해하세요.

    • 베리오그램 – 거리가 증가함에 따라 반분산을 그래프로 나타낸 것

    • 너겟 – 작은 거리에서 반분산의 "급격한 변화"

    • 실(Sill) – 반분산의 평탄면

    • 범위 - 문턱까지의 거리

자원

• 혼합 모델 1부: 여러 변동 요인이 있을 때 필수적인 도구 에 대한 영상도 시청하실 수 있습니다.
• 해당 세션에서 언급된 공간 구조 맞춤에 대한 JMP Pro 문서
• 이번 세션에서 언급된 Ruth Hummel의 반복 측정 추가 기능입니다 . 참고: 이 기능은 JMP Pro 버전 17에 통합될 예정이며, JMP 17 이상 버전 사용자는 더 이상 이 추가 기능이 필요하지 않습니다.

고급 통계 모델링