混合效应模型的公差区间是什么启发了这个愿望清单请求？
我将其添加到愿望清单中，是因为虽然 JMP 已经支持简单模型的公差区间和混合效应模型的预测区间，但目前尚无法计算混合效应模型的公差区间。这种限制在质量和监管环境中尤其重要，因为用户需要对未来结果的比例做出预测或陈述。在小样本量的情况下，预测限值可能不可靠。
您希望看到什么改进？
我希望 JMP 能够提供直接从拟合模型平台计算混合效应模型公差区间（包含公式）的选项，并支持指定覆盖率和置信度。此外，这些选项也能显示在预测刻画器中。
为什么这个想法很重要？
容差限度非常重要，因为它使我们能够对落在特定限度内的总体比例（而不仅仅是个别观察值）做出概率陈述。在制药或医疗器械等质量至关重要的领域，容差限度至关重要。这些区间在混合效应模型框架内发挥作用至关重要，因为这些领域的大量数据涉及批次、操作员或地点等随机效应，需要妥善考虑这些随机效应，以确保结果准确可靠。
高级统计建模基础数据分析与建模预测模型和机器学习回复：混合效应模型的公差区间JMP 目前支持哪些公差区间“简单模型”？
我的假设是，实施与设计专家中提供的相同的公式是可以接受的（ 设计专家公差区间公式），尽管这可能仅适用于具有固定效应的多元回归，并且可能需要混合效应模型更加复杂。
回复：混合效应模型的公差区间我确实找到了一个具有混合模型的设计专家示例，其中在其点预测节点（ 设计专家 - 具有随机块的 RSM ）中计算了容差区间。
回复：混合效应模型的公差区间@jszarka实际上，我只记得在分布平台中看到公差区间，所以简单模型只是平均模型（y_i = mu + e_i）。
混合模型中公差区间的公式在： Francq 林宝钢 霍耶 W.线性混合模型中的置信度、预测和容差。医学统计学。2019 ； 三十八 ： 5603 – 5622。https : //doi.org/10.1002/sim.8386。我相信 JMP 的混合效应预测区间也是基于此参考文献。不过，具体实现起来确实很复杂。
回复：混合效应模型的公差区间 - 状态更改为：正在考虑中感谢 Thomas 的分享！正如我们之前讨论的，这项功能目前正在研究中，可能会纳入我们未来的路线图。
回复：混合效应模型的公差区间正确，ThomasB。目前，JMP 的分布平台中提供了正态分布和非参数分布的公差区间。在 JMP 19 中，我们添加了对数正态分布、Gamma 分布、指数分布和威布尔分布等其他分布。您的参考文献中关于线性混合模型中预测区间来源的说明也正确。谢谢！
