Direttore Rappresentante Yukio Takahashi, BioStat Research Institute, Ltd.
Molti libri sul metodo di progettazione sperimentale non sono in grado di trovare descrizioni su vari modelli analitici utilizzando "fitting model" di JMP.Una delle parole chiave è un effetto casuale.Per analizzare i dati sperimentali ramificati volti a stimare la componente di dispersione, il fattore inferiore desiderato per essere un effetto casuale nella "composizione dell'effetto modello" è impostato come un "fattore di ramificazione" e dalla struttura "attributo" all'effetto variabile " È necessario selezionare gli attributi e modificare gli attributi.
Ancora più problematica è la scelta del metodo di analisi, "EMS (convenzionale)" o "REML (consigliato)".Negli esperimenti di ramificazione convenzionali, il grado di libertà della tabella di analisi della varianza si espande quando i rami inferiori diventano inefficienti e vengono eseguiti esperimenti inefficienti.Esperimento di ramificazione di tipo sfalsato è stato ideato per prevenire l'espansione dei gradi di libertà dei rami inferiori e "JIS Z 8402-3 Precisione (accuratezza e accuratezza) del metodo di misura e risultato della misurazione - Parte 3: Misura standard Precisione intermedia del metodo ", ma è esoterico.
Pertanto, utilizzando i dati artificiali sulla misurazione della pressione arteriosa degli esseri umani, quando si confronta l'esperimento di ramificazione standard con il caso di utilizzare come esperimento di ramificazione di tipo scaglionato, il metodo di analisi in EMS e REML e il risultato Spiega attentamente la vista.
