混合モデルパーソナリティのカスタムテスト?こんにちは、
混合モデルの適合性パーソナリティモデルでカスタム テストを計算できますか?
ランダム切片だけであれば、標準的な最小二乗法を使ってカスタム検定を実行できることは分かっています。しかし、より複雑なランダム効果構造が必要で、それでもモデルの特定の対比の推定値を取得したい場合、混合モデルでそれらを取得する方法はありますか？
応答変数（Y）、時間、ID変数、そして2つのグループ化変数を含むサンプルデータセットを添付しました。具体的には、グループ化変数の特定の水準における平均傾き、またはいずれかのグループ化変数の任意の2水準における平均傾きの差を求めたいのですが、これは混合モデルパーソナリティで実行できますか？
混合モデルの多重比較オプションがあることは承知していますが、それで得られるのは最小二乗平均だけです。私は、カテゴリ変数のさまざまなレベルの傾き推定値に興味があります。
(サンプル データセットで指定したランダム効果構造によってランダム勾配の負の推定値が返されていることは認識していますが、カスタム テストを実行することだけに興味があるため、これを無視します。)
ありがとう
高度な統計モデリングRe: 混合モデルパーソナリティでのカスタムテスト?こんにちは。JMP Japanのシニアテスター、小野裕介です。
JMP Pro 18（現行バージョン）以前の混合モデルプラットフォームには、ランダム係数モデルの傾きを比較するコマンドはありませんでした。JMP Pro 19（次バージョン）の混合モデルプラットフォームには、新しいコマンド「傾きを比較」が追加されました。これにより、各グループの平均傾きや、2つのグループ（「A」と「B」、「A」と「C」など）間の傾きの差を取得できます。
JMP18以前では、各グループの平均傾きと2つのグループ間の傾きの差を求めるのは複雑です。しかし、ケンワード・ロジャースの自由度を計算する必要がなく、点推定値とその標準誤差（p値と信頼区間の計算には正規近似を使用）だけであれば、JMP18以前でも比較的簡単です（それでも複雑ではありますが）。
共分散行列と相関行列>固定効果の共分散行列を選択すると、固定効果パラメータの推定値の共分散行列を取得できます。共分散行列を表示した後、JSL（JMPスクリプト言語）を使用して、対比の推定値と標準誤差を計算できます。
以下はデータの例です。
After you fit the Mixed Model, select
共分散行列と相関行列 >
共分散固定効果, and run the following code, it calcualtes an average slope in each group.
r = Current Report();
/* Point Estimates (in Effect-Coding) */
est = r[OutlineBox("Fixed Effects Parameter Estimates")][TabPageBox(2)][NumberColBox("Estimate")]<
<GET as="" matrix=""></GET>
<DIV>少なくとも、この傾きの推定値は、たとえば多重比較コマンドによって取得できます。</DIV>
<DIV>「グループ=A、時間=1、ストレージ条件=ここ」と「グループ=A、時間=0、ストレージ条件=ここ」の LSMeans の差を計算すると、それはグループ=A の平均傾きになります (この例では 3 つの因子の相互作用がないため)。</DIV>
<DIV>
</DIV>
