REML分析後の尺度推定値プロットこんにちは、
DOE分析では、ランダム効果を考慮しているため、REML法を使用しています。しかし、この手法では、JMPのレポートに尺度推定値プロットもパレート図も生成されません。パラメータ推定値を含む表は提供されるものの、REMLではこのオプションは使用できません。REML分析後に尺度推定値プロットと同様のプロットを生成する方法について、何かアドバイスはありますか？
ありがとう
サラ
実験計画法Re: REML分析後のスケール推定値プロットこんにちは@サラA 、
この質問には他の投稿で回答しましたが、他の誰かが同じ質問に遭遇した場合に備えて、ここに回答を記載します。
REML は、手法の性質上、分散コンポーネントに焦点を当てており、（最小二乗法などの手法とは異なり）標準化（モデリングのワークフローにおける前処理手順）を実行しません。混合モデルでは、標準化しようとすると多くの追加の複雑さが生じます（グローバルに標準化するのか、グループ内で標準化するのか、2 つのグループ間で異なる変数をどのように標準化するのか）。
ありがとう、
ベン
Re: REML分析後のスケール推定値プロットしかし、REML 分析ではパラメータ推定値を含む表が提供されるのに、なぜ標準的な最小二乗分析で得られるものと同様のものが提供されないのでしょうか?
Re: REML分析後のスケール推定値プロットこんにちは@サラA 、
これらは、すべてのモデルが作成できるモデル パラメーターの係数です。違いは、スケール推定を行うには、パラメーターを標準化して事前に行う必要があることです。SLS のような単純な線形モデルでは簡単ですが、REML では複雑で適用に適していません。標準化が事前に行われていない場合は、モデルから推定値をスケールすることはできません。また、REML では、それがワークフローの一部ではありません (当然のことですが)。
ありがとう、
ベン
Re: REML分析後のスケール推定値プロットこんにちは@Ben_BarrIngh
REMLのパラメータ推定値（スケール推定値ではない）を使って同様のグラフを描くことはできますか？データの視覚化には良いグラフだと思います。それとも、REMLではそのようなグラフを描くのは意味がないのでしょうか？
ありがとう
サラ
Re: REML分析後のスケール推定値プロットこんにちは@サラA 、
モデル レポート内の推定値テーブルを右クリックして [データ テーブルに変換] を選択し、グラフ ビルダーを使用して推定値と固定効果または反復効果を適合させることができます。これにより、非常に大きなビジュアルが作成される可能性があるため、複雑になりすぎるかどうかはわかりません。
ありがとう、
ベン
Re: REML分析後のスケール推定値プロット@Ben_BarrInghさん、ありがとうございます。うまくいきました。
Re: REML分析後のスケール推定値プロットこんにちは@サラA 、
問題ない！
ありがとう、
ベン
Re: REML分析後のスケール推定値プロットこんにちは、 @SaraAさん、@Ben_BarrInghさん。JMPで実験設計（DOEメニュー、ランダム効果の有無にかかわらず）を行った経験から言うと、固定連続因子のパラメータはデフォルトで尺度化された因子に基づいています。これが正しいかどうかは、赤い三角のプルダウンメニューにある「推定値」→「予測式を表示」で確認できます。
Re: REML分析後のスケール推定値プロットこんにちは@MRB3855
JMPの標準最小二乗法を用いたDOE分析では、私が確認した限りでは、パラメータ推定値は尺度推定値と確かに一致しています。ランダム効果/REMLを用いた分析では、推定値は予測式と確かに一致しています。しかし、なぜJMPが標準最小二乗法と同じようにREML分析でこのグラフを生成しないのか理解できません…。 @Ben_BarrInghの提案に従って、同様のグラフを手動で作成する方法を見つけましたが、理想的ではありません。
