ランダム係数モデル: JMP® Pro で縦断的および階層的データをモデル化する方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />エリザベス・クラーセン、博士号、JMP Research Statistician Tester、SAS
クリス・ゴットウォルト, PhD, JMP 統計研究開発ディレクター、SAS
混合モデル パーソナリティである適合モデル (混合適合) の追加により、JMP Pro の機能が大幅に拡張され、時間の経過とともに取得された反復測定で構成される経時データが分析できるようになりました。 社会科学、製品の信頼性、農業など、さまざまな分野でこのプラットフォームがどれほど有用であるかは、おそらくまだ十分に理解されていません。 プラットフォームの同じ基本的な方法論を使用して、個々の成長/劣化曲線をモデル化したり、学校内の学生やプロット内の個々の植物など、階層に編成された実験ユニットをモデル化したりできます。 時間をかけて効果をモデル化する方法は、いくつかの異なる分野で別々に開発されたため、基本的に同じモデルであっても用語に大きな違いがある場合があります。 たとえば、ランダム係数モデル、階層線形モデル (HLM)、および階層ベイズ モデルは本質的に同じモデルであり、すべて JMP Pro 11 および JMP Pro 12 の混合適合を使用して適合させることができます。 このプレゼンテーションでは、製薬業界と社会科学の例を使用して、ランダム係数モデルの Fit Mixed の機能を紹介します。 これには、SAS で混合モデルを適合させることに慣れている JMP ユーザーのために、SAS PROC MIXED から「変換」を行うことも含まれます。
予測モデリングRe: ランダム係数モデル: JMP® Pro で縦断データと階層データをモデル化する方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP Mixed Model Platform を SAS PROC Mixed にクロスウォークしていただきありがとうございます。 ランダム インターセプトと、より一般的には混合モデル用の JMP プラットフォームが適しています。将来的には、JMP プラットフォームでカテゴリ結果の係数を推定できるようになることを期待しています。 再度、感謝します！
Re: ランダム係数モデル: JMP® Pro で縦断データと階層データをモデル化する方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />優しい言葉をありがとう。
あなたの要求を明確にしたい。 カテゴリ因子のランダム係数が必要ですか? それとも、二項タイプのデータを含む混合モデルを探しているので、ランダム効果のあるロジスティック回帰を探していますか?
ありがとう！
Re: ランダム係数モデル: JMP® Pro で縦断データと階層データをモデル化する方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちはエリザベス、
先週のあなたのプレゼンテーションに参加できればよかったのですが、別の場所にいなければならなかったと思います。
@mpg がランダム効果を伴うロジスティック回帰を求めていることは確かです。 おそらく、それは順序ロジスティック回帰にも拡張できます。
ありがとう、
フィル
Re: ランダム係数モデル: JMP® Pro で縦方向データと階層データをモデル化する方法ありがとう、フィル。そう思っていたのですが、確かめたかったのです。 GLMM と GEE (非正規応答分布を持つ混合モデル) は以前にもリクエストされました。そちらにもう一票追加させていただきます。
ありがとう、
エリザベス
Re: ランダム係数モデル: JMP® Pro で縦断的および階層的なデータをモデル化する方法これに一票！最近、応用統計学修士課程の混合モデル モジュールのコースワークを受講しなければならなかったのですが、ロジスティック回帰の部分では JMP を使い続けることができたら良かったのですが。その代わりに、講義ノートの怪しい R コードのバグを解消するのに時間を無駄にしなければなりませんでした。
Re: ランダム係数モデル: JMP® Pro で縦断的および階層的なデータをモデル化する方法こんにちは、エリザベスとフィル。
返事が遅れて申し訳ありません。移動中でした。
はい、JMP の今後のリリースでは、混合モデリング プラットフォームに GLMM を追加することを検討するよう要求しています。一方、少し時間ができたら、R を使用して非正規応答を持つ混合モデルを推定する JMP アドインを作成しようと考えていました。
そのアドインの作成について何かご意見はありますか?
乾杯、
マット・グッドロー
