Don McCormack, 기술 지원 엔지니어, JMP
반복 측정 혼합 모델의 정확한 특성화는 측정 기간 간 관찰의 상관 관계에 대한 가정에 따라 달라집니다. 인접한 기간은 먼 기간보다 더 유사할 가능성이 있지만, 이러한 유사성은 어떻게 포착될까요? 반복 측정 모델의 상관 관계 구조는 이 질문에 대한 해답을 제공합니다. 모델 구현의 관점에서 볼 때, 사용 가능한 구조가 많을수록 데이터가 실제로 보이는 방식을 근사할 가능성이 더 큽니다. JMP Pro 13 이전에는 일반적으로 사용되는 시간 기반 반복 측정 공분산 구조가 비구조화, 자기 회귀(주기가 1임), 잔차의 세 가지 구조만 사용할 수 있었습니다. 이로 인해 특성화가 어려워져 모델러가 사용할 수 없는 잠재적 솔루션이 많이 남았습니다. JMP Pro 13은 7개의 새로운 구조를 도입하여 모델링 기회를 크게 확대했습니다. 이 강연에서는 공간 관계에만 전통적으로 사용되는 구조를 포함하여 기존 공분산 구조를 사용하여 반복 측정 데이터를 모델링하는 방법에 대해 설명합니다. 서로 간의 관계, 어떤 구조를 사용해야 하는지, 가장 적합한 구조를 찾기 위해 구조를 비교하는 방법을 설명하는 예를 제공합니다. 반복 측정 혼합 모델에 대한 간략한 개요와 예제에 해당하는 SAS 코드를 소개합니다.
