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開發者教學：混合模型第 2 部分：處理時間和空間中的重複測量

本技術演示包含使用JMP 進行混合模型建模的範例。示範中使用的數據來自本書。影片長度超過 90 分鐘，並穿插有問答環節。本教學以及迴歸模型、隨機係數模型和多層模型的範例均需要 JMP Pro 版本。第三部分計劃於 2022 年初發布，內容將涵蓋混合模型功效和精確度的評估。

（在“我的影片”中查看）

混合模型在您有以下情況時非常有用：例如，當存在多個預測因子時，採用有或無交互作用的析因處理，當存在 c 時反應相對於預測變項的變化，以及對多位受試者進行測量的情況。

看看如何：

• 藥物穩定性試驗範例中的重複測量數據和縱向數據分析

  • 解決同一主題在不同時間段進行的觀察缺乏獨立性的問題。

  • 評估不同時間點之間的協方差和相關性，以選擇候選結構

  • 比較實驗設計、處理設計和骨架變異數分析的來源和自由度
  • 理解骨架變異數分析背後的統計原理（模型）
  • 建立模型並包含交互作用
  • 理解與評估複合對稱性、自迴歸相關矩陣、托普利茲相關矩陣與前依相關矩陣
• 空間模型相關性（空間模型）
  • 理解危險廢棄物範例中的空間模型術語

    • 變異函數圖－以圖形方式顯示半方差隨距離增加的變化

    • Nugget – 小距離處半方差的“跳躍”

    • 基台值－半方差的平台期

    • 射程－到門檻的距離

資源

• 此外，還有一段視頻，名為《混合模型第一部分：當您有多個變異來源時的關鍵工具》。
• 會議中提到的關於擬合空間結構的 JMP Pro 文檔
• 會議中提到的由 Ruth Hummel 開發的「重複測量」插件。注意：此功能將整合到 JMP Pro 17 版本中，屆時 JMP 17 及更高版本的使用者將不再需要此插件。

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