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二項誤差のあるGLMMのF検定に関する質問こんにちは、
JMP pro の一般化線形混合モデル (GLMM) に関して質問があります。ほとんどの統計学者は、二項誤差のある GLM または GLMM での予測因子の寄与を評価するために F 検定または t 検定を使用するのは不適切であると考えています。これは、F 検定と t 検定が平方和に基づいており、残差誤差が正規分布していると想定しているためです。
ロジットリンク関数を使用すると、予測変数と二項応答変数の関係を線形化するのに役立ちますが、残差は正規化されません。二項混合効果モデルは通常、平方和ではなく負の対数尤度を最小化することで最適化されるため、尤度比検定は一般に F 検定よりも適切です。
これを踏まえて、なぜ JMP では二項分布の GLMM の F 検定の計算が許可されているのでしょうか? JMP には、このようなモデルで F 検定の代わりに尤度比検定を実行するオプションが用意されていますか? さらに、F 検定を報告する出力の信頼性はどのように検証できますか?
この件に関してあなたのご意見に感謝します。
よろしくお願いします、
バーバラ基本的なデータ分析とモデリング