使用 JMP® Pro 13 擬合重複測量數據：更大更好Don McCormack，JMP 技術支援工程師
重複測量混合模型的準確表徵取決於對跨測量期觀測值的相關性的假設。相鄰的時間段可能比遙遠的時間段更相似，但如何捕捉這種相似性呢？重複測量模型的相關結構回答了這個問題。從模型實現的角度來看，可用的結構越多，接近資料在現實中的樣子的機會就越大。在 JMP Pro 13 之前，只有三種常用的基於時間的重複測量協方差結構可用：非結構化、自回歸（週期為 1）和殘差。這使得特性描述變得十分困難，導致建模者無法獲得大量的潛在解決方案。 JMP Pro 13 引入了七種新結構，大大擴展了建模機會。本次演講將討論使用任何現有的協方差結構（包括傳統上為空間關係保留的結構）對重複測量資料進行建模。它將提供範例來說明它們彼此之間的關係、何時使用哪種結構以及如何比較它們以找到最佳匹配。將簡要概述重複測量混合模型，以及與範例相對應的 SAS 程式碼。
