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Domanda sui test F nei GLMM con errori binomialiCIAO,
Ho una domanda sui Generalized Linear Mixed Models (GLMM) in JMP pro. La maggior parte degli statistici ritiene inappropriato utilizzare test F o t per valutare i contributi predittivi nei GLM o GLMM con errori binomiali. Questo perché i test F e t si basano sulle somme dei quadrati, che presuppongono errori residui distribuiti normalmente.
Sebbene l'utilizzo di una funzione di collegamento logit aiuti a linearizzare la relazione tra i predittori e una variabile di risposta binomiale, non normalizza i residui. I modelli binomiali a effetti misti sono in genere ottimizzati riducendo al minimo la verosimiglianza logaritmica negativa anziché le somme dei quadrati, rendendo i test del rapporto di verosimiglianza generalmente più appropriati dei test F.
Considerato questo, perché JMP consente il calcolo di test F per GLMM con distribuzione binomiale? JMP fornisce un'opzione per eseguire test del rapporto di verosimiglianza anziché test F in tali modelli? Inoltre, come si può verificare l'affidabilità degli output che riportano test F?
Apprezzo i tuoi pareri su questo argomento.
Distinti saluti,
BarbaraAnalisi e modellazione dei dati di base