使用 JMP® Pro 13 拟合重复测量数据：更大更好Don McCormack，JMP 技术支持工程师
重复测量混合模型的准确表征取决于对测量期间观测值相关性的假设。相邻时间段可能比远距离时间段更相似，但如何捕捉这种相似性？重复测量模型的相关性结构回答了这个问题。从模型实施的角度来看，可用的结构越多，接近数据实际的样子的可能性就越大。在 JMP Pro 13 之前，只有三种常用的基于时间的重复测量协方差结构可用：非结构化、自回归（周期为 1）和残差。这使得表征变得具有挑战性，使建模者无法获得大量潜在解决方案。JMP Pro 13 引入了七种新结构，大大扩展了建模机会。本次演讲将讨论使用任何现有协方差结构（包括传统上为空间关系保留的结构）对重复测量数据进行建模。它将提供示例来说明它们之间的关系、何时使用哪种结构以及如何比较它们以找到最佳拟合。将简要概述重复测量混合模型，以及与示例相对应的 SAS 代码。
