랜덤 계수 모델: JMP® Pro에서 종단 및 계층적 데이터를 모델링하는 방법엘리자베스 클라센 , 박사, JMP 연구 통계학자 테스터, SAS
크리스 갓월트 , 박사, JMP SAS 통계 연구 및 개발 책임자
Fit Model(Fit Mixed)의 Mixed Model 개성이 추가되어 JMP Pro가 시간 경과에 따라 반복적으로 측정한 종단 데이터를 분석하는 기능이 크게 확장되었습니다. 이 플랫폼이 사회 과학, 제품 신뢰성, 농업을 포함한 다양한 주제 분야에서 얼마나 유용한지 아직 충분히 인식되지 않은 듯합니다. 이 플랫폼의 동일한 기본 방법론을 사용하여 개별 성장/감소 곡선을 모델링하거나 학교 내 학생이나 구획 내 개별 식물과 같이 계층 구조로 구성된 실험 단위를 모델링할 수 있습니다. 시간 경과에 따른 효과를 모델링하는 방법은 여러 다른 분야에서 별도로 개발되었기 때문에 기본적으로 동일한 모델에 대한 용어에 큰 차이가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 임의 계수 모델, 계층적 선형 모델(HLM) 및 계층적 베이즈 모델은 본질적으로 동일한 모델이며 모두 JMP Pro 11 및 JMP Pro 12에서 Fit Mixed를 사용하여 적합할 수 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 제약 산업 및 사회 과학의 예를 사용하여 임의 계수 모델에 대한 Fit Mixed의 기능을 보여줍니다. 여기에는 SAS에서 혼합 모델을 맞추는 데 익숙한 JMP 사용자를 위해 SAS PROC MIXED에서 "번역"하는 작업이 포함됩니다.
