隨機係數模型：如何在 JMP® Pro 中對縱向和分層資料進行建模伊莉莎白·克拉森 ，博士，JMP 研究統計測試員，SAS
克里斯·戈特沃特博士，JMP SAS 統計研究與發展總監
擬合模型（Fit Mixed）的混合模型特性的添加極大地擴展了 JMP Pro 分析由一段時間內重複測量組成的縱向數據的能力。人們可能還沒有完全認識到該平台在社會科學、產品可靠性和農業等眾多學科領域的實用性。此平台中相同的底層方法可用於模擬個體生長/退化曲線或模擬按層次結構組織的實驗單元，例如學校內的學生或地塊內的單一植物。由於對隨時間變化的影響進行建模的方法在幾個不同的學科中是分別發展的，因此對於基本相同的模型，術語可能會有很大差異。例如，隨機係數模型、分層線性模型 (HLM) 和分層貝葉斯模型本質上是相同的模型，並且都可以使用 JMP Pro 11 和 JMP Pro 12 中的 Fit Mixed 進行擬合。在本示範中，我們將使用製藥業和社會科學的範例來示範 Fit Mixed 對隨機係數模型的功能。這包括為習慣於在 SAS 中擬合混合模型的 JMP 使用者從 SAS PROC MIXED 進行「翻譯」。
