混合モデルパーソナリティの代わりに、属性「ランダム」を使用して標準最小二乗パーソナリティを使用するのはいつですか?こんにちは。4つの固定効果（株、濃度、それらの交互作用、日数（ランダム効果にするには実験日数が足りないため））を持つモデルを作成しようとしています。ランダム効果は、プレート内（96ウェルプレートを想定）の反復ネストと日内ネストのプレートです。JMPでこれをモデル化するには2つの方法があると理解しています。
1. 「標準最小二乗法」では、「属性」を使用してランダム効果をランダムとして選択します。
2. 「混合モデル」パーソナリティの場合、出力に R^2 値が表示されないため、モデル内の分散のどの程度が自分の効果によって説明されるのかを確認できないという問題があります。
どれを使うのが一番いいでしょうか？
ありがとう！
基本的なデータ分析とモデリングRe: 混合モデルパーソナリティの代わりに、属性「ランダム」を使用して標準最小二乗パーソナリティを使用するのはいつですか?こんにちはブリップ555555
前回の投稿での議論を受けて、 混合モデルに関するヘルプセクションを確認しました。混合モデルパーソナリティは、複雑な共分散構造を持つ場合に役立つようです。
特定の共分散構造がない場合 (設定構造 = 残差: 観測値間に共分散がないため、エラーは独立しています)、ランダム効果のある標準最小二乗パーソナリティまたは混合モデルパーソナリティを使用してモデルを構築でき、同じ結果が得られます。
説明のために、データセット「Machine」で試してみましたが、共分散構造が「Residual」に設定されているため、2つのモデルはプラットフォームと同じになります。
この回答がお役に立てれば幸いです。
Re: 混合モデルパーソナリティの代わりに、属性「ランダム」を使用して標準最小二乗パーソナリティを使用するのはいつですか?親愛なるビクターへ
なるほど。エラーが独立しているかどうかはどうやってわかるのでしょうか？
背景を説明すると、抗生物質の濃度と細菌株が蛍光マーカー（応答変数）にどのような影響を与えるかを解析しています。固定効果は、実験日（5日以上実験を実施していないため）、菌株、濃度、菌株×濃度です。ランダム効果は、プレート内での反復（同一96ウェルプレート内でのテクニカルレプリケート間のばらつきを考慮するため）と、日付内でのプレートネスト（同一日内のプレート間のばらつきを考慮するため）です。反復とプレート間のばらつきを考慮した上で、誤差が従属的であると考える根拠はないと考えています。
ありがとう！
Re: 混合モデルパーソナリティの代わりに、属性「ランダム」を使用して標準最小二乗パーソナリティを使用するのはいつですか?こんにちはブリップ555555
いくつかの側面をチェックすることができます:
- 「行診断」では、「予測プロットによる残差」と「行による残差」をチェックして、 線形回帰モデルの背後にあるいくつかの仮定、つまり残差の一定分散と観測の独立性（残差と行を比較したときに残差に特定のパターンがない）をそれぞれチェックできます。
- また、REML レポートの下にある「 分散成分推定値の共分散行列」を調べて、ランダム効果間の共分散が比較的低いかどうかを確認することもできます。
- 最後に、分析から得られた残差をデータテーブルに保存し、残差と元の因子との相関を確認することもできます。モデルは因子による変動を捉えているはずなので、残差と元の因子との相関は非常に低いはずです。
また、管理図で残差を使用して、奇妙なパターンや値があるかどうかを評価したり、それを要因や特定の条件にリンクしたり、疑わしい残差の緩やかなドリフトを評価したりすることもできます (残差対行プロットと同様)。
この回答がお役に立てれば幸いです。
Re: 混合モデルパーソナリティの代わりに、属性「ランダム」を使用して標準最小二乗パーソナリティを使用するのはいつですか?親愛なるビクターへ
ご返信ありがとうございます。質問が多くて申し訳ありません。JMPや統計モデリング全般については全くの初心者です。残差を予測値でプロットしたのが下記の添付資料です。また、共分散行列の成分推定値も確認しました。ランダム効果を含む標準最小二乗法は有効でしょうか？
Re: 混合モデルパーソナリティの代わりに、属性「ランダム」を使用して標準最小二乗パーソナリティを使用するのはいつですか?キャプチャを見ると、確かに残差の変化はランダムなので「機能」しているように見えますが、中間値のない何らかのグループ効果があるように見える最初のキャプチャを除きます。ただし、これはランダム/ブロッキング効果の結果である可能性があります。
質問自体が問題なのではなく、回答の情報不足が問題なのかもしれません。統計は「はい」か「いいえ」で答えるものではなく、情報とモデルの妥当性に基づいて、どのような決定を下したいかという確信度（とリスク）を示すものです。状況を調査するためのデータセットがなければ、この状況を評価することは困難、あるいは不可能です。
データを匿名化して共有したい場合は、 「データの匿名化」オプションが適しています。
この回答がお役に立てれば幸いです。
