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开发者教程：混合模型第 2 部分：处理时间和空间中的重复测量

本技术演示包含使用JMP 进行混合模型建模的示例。演示中使用的数据来自本书。视频时长超过 90 分钟，并穿插有问答环节。本教程以及回归模型、随机系数模型和多层模型的示例均需要 JMP Pro 版本。第三部分计划于 2022 年初发布，内容将涵盖混合模型功效和精度的评估。

（在“我的视频”中查看）

混合模型在您有以下情况时非常有用：例如，当存在多个预测因子时，采用有或无交互作用的析因处理，当存在 c 时响应相对于预测变量的变化，以及对多个受试者进行测量的情况。

看看如何：

• 药物稳定性试验示例中的重复测量数据和纵向数据分析

  • 解决对同一主题在不同时间段进行的观察缺乏独立性的问题。

  • 评估不同时间点之间的协方差和相关性，以选择候选结构

  • 比较实验设计、处理设计和骨架方差分析的来源和自由度
  • 理解骨架方差分析背后的统计原理（模型）
  • 构建模型并包含交互作用
  • 理解和评估复合对称性、自回归相关矩阵、托普利兹相关矩阵和前依相关矩阵
• 空间模型相关性（空间模型）
  • 理解危险废物示例中的空间模型术语

    • 变异函数图——以图形方式显示半方差随距离增加的变化

    • Nugget – 小距离处半方差的“跳跃”

    • 基台值——半方差的平台期

    • 射程——到门槛的距离

资源

• 此外，还有一段视频，名为《混合模型第一部分：当您有多个变异来源时的关键工具》。
• 会议中提到的关于拟合空间结构的 JMP Pro 文档
• 会议中提到的由 Ruth Hummel 开发的“重复测量”插件。注意：此功能将集成到 JMP Pro 17 版本中，届时 JMP 17 及更高版本的用户将不再需要此插件。

高级统计建模