혼합 모델 성격에 대한 맞춤형 테스트?안녕,
혼합 모델 성격 적합도 모델에서 사용자 정의 테스트를 계산할 수 있나요?
무작위 절편만 있다면 표준 최소제곱법 성격 검정을 사용하여 맞춤 검정을 할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 하지만 더 복잡한 무작위 효과 구조가 필요하지만 모델의 특정 대비에 대한 추정치를 얻고 싶다면, 혼합 모델에서 이러한 추정치를 얻을 수 있는 방법이 있을까요?
반응(Y), 시간, ID 변수, 그리고 두 개의 그룹화 변수가 포함된 예시 데이터 세트를 첨부했습니다. 구체적으로, 그룹화 변수의 특정 수준의 평균 기울기, 또는 두 그룹화 변수의 두 수준에 대한 평균 기울기 차이를 알고 싶습니다. 혼합 모델 성격 모델에서도 이 작업을 수행할 수 있을까요?
혼합 모형의 다중 비교 옵션에 대해 알고 있지만, 그것은 단지 최소 제곱 평균에 관한 것일 뿐입니다. 저는 범주형 변수의 다양한 수준에 대한 기울기 추정치에 관심이 있습니다.
(예시 데이터 세트에서 지정한 임의 효과 구조가 임의 기울기에 대해 음의 추정치를 반환한다는 것을 알고 있지만, 저는 사용자 정의 테스트를 수행하는 데 관심이 있으므로 이는 무시합니다.)
감사해요
고급 통계 모델링Re: 혼합 모델 성격에서의 사용자 정의 테스트?안녕하세요, 저는 JMP Japan의 수석 테스터인 유스케 오노입니다.
JMP Pro 18(현재 버전) 또는 이전 버전의 혼합 모델 플랫폼에는 임의 계수 모델의 기울기를 비교하는 명령이 없습니다. JMP Pro 19(차기 버전)의 혼합 모델 플랫폼에는 "기울기 비교"라는 새로운 명령이 추가되었습니다. 따라서 JMP Pro 19의 혼합 모델 플랫폼에서 각 그룹의 평균 기울기와 두 그룹(예: "A"와 "B", "A"와 "C" 등) 간의 기울기 차이를 구할 수 있습니다.
JMP18 이전 버전에서는 각 그룹의 평균 기울기와 두 그룹 간의 기울기 차이를 구하는 것이 복잡합니다. 하지만 켄워드-로저스 자유도를 계산할 필요가 없고, JMP18 이전 버전에서 점 추정값과 표준 오차만 구하면 되고 (p값과 신뢰구간 계산에는 정규 근사를 사용하면 되므로), 비교적 쉽습니다(물론 여전히 복잡하긴 하지만).
고정 효과 모수 추정량에 대한 공분산 행렬은 '공분산 및 상관 행렬 > 고정 효과 공분산' 을 통해 구할 수 있습니다. 공분산 행렬을 표시한 후, JSL(JMP Scripting Language)을 사용하여 대조도에 대한 추정치와 표준 오차를 계산할 수 있습니다.
다음은 귀하의 데이터에 대한 예입니다.
혼합 모형을 적합시킨 후 공분산 및 > 공분산 고정 효과를 선택하고 다음 코드를 실행하면 각 그룹의 평균 기울기가 계산됩니다.
r = Current Report();
/* Point Estimates (in Effect-Coding) */
est = r[OutlineBox("Fixed Effects Parameter Estimates")][TabPageBox(2)][NumberColBox("Estimate")]<
<GET as="" matrix=""></GET>
<DIV>예를 들어 다중 비교 명령을 통해 이 경사 추정치를 얻을 수 있습니다.</DIV>
<DIV>"그룹=A, 시간=1, 전략 조건=여기"와 "그룹=A, 시간=0, 전략 조건=여기"의 LSMeans 차이를 계산하면, 이는 그룹=A의 평균 기울기가 됩니다(이 예시에는 3가지 요인 상호 작용이 없기 때문입니다).</DIV>
<DIV>
</DIV>
