랜덤 계수 모델: JMP® Pro에서 세로 및 계층 데이터를 모델링하는 방법<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />엘리자베스 클라센 , PhD, JMP Research Statistician Tester, SAS
크리스 고트월트 , PhD, JMP 통계 연구 개발 이사, SAS
Fit Model(Fit Mixed)의 혼합 모델 특성이 추가되어 JMP Pro가 시간이 지남에 따라 반복 측정으로 구성된 종단 데이터를 분석하는 기능이 크게 확장되었습니다. 사회 과학, 제품 신뢰성 및 농업을 포함한 다양한 주제 영역에서 플랫폼이 얼마나 유용한지 아직 충분히 평가되지 않았을 수 있습니다. 플랫폼의 동일한 기본 방법론을 사용하여 개별 성장/저하 곡선을 모델링하거나 학교 내의 학생 또는 플롯 내의 개별 식물과 같이 계층 구조로 구성된 실험 단위를 모델링할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 효과를 모델링하는 방법은 여러 다른 분야에서 별도로 개발되었기 때문에 기본적으로 동일한 모델에 대한 용어에 큰 차이가 있을 수 있습니다. 예를 들어 무작위 계수 모델, 계층적 선형 모델(HLM) 및 계층적 베이즈 모델은 기본적으로 동일한 모델이며 JMP Pro 11 및 JMP Pro 12에서 혼합 맞춤을 사용하여 모두 적합할 수 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 제약 산업 및 사회 과학의 예를 사용하여 무작위 계수 모델에 대한 혼합 맞춤의 기능을 보여줍니다. 여기에는 SAS에서 혼합 모델을 피팅하는 데 익숙한 JMP 사용자를 위해 SAS PROC MIXED에서 "변환"을 만드는 작업이 포함됩니다.
예측 모델링Re: 랜덤 계수 모델: JMP® Pro에서 세로 및 계층 데이터를 모델링하는 방법<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP 혼합 모델 플랫폼을 SAS PROC 혼합으로 건너뛰어 주셔서 감사합니다. 랜덤 인터셉트 및 보다 일반적으로 혼합 모델을 위한 JMP 플랫폼이 좋습니다.앞으로 범주형 결과에 대한 계수를 추정할 수 있는 JMP 플랫폼도 보고 싶습니다. 다시 한번 감사합니다!
Re: 랜덤 계수 모델: JMP® Pro에서 세로 및 계층 데이터를 모델링하는 방법<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />좋은 말 해줘서 고마워.
귀하의 요청을 명확히 하고 싶습니다. 범주형 요인에 대한 임의 계수를 원하십니까? 아니면 이항 유형 데이터가 포함된 혼합 모델을 찾고 있으므로 임의 효과가 있는 로지스틱 회귀를 찾고 있습니까?
감사!
Re: 랜덤 계수 모델: JMP® Pro에서 세로 및 계층 데이터를 모델링하는 방법<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕 엘리자베스,
지난 주에 당신의 프레젠테이션에 참석할 수 있었더라면 좋았을 텐데 다른 곳에 있어야 했던 것 같습니다.
@mpg가 무작위 효과가 있는 로지스틱 회귀를 요구하고 있다고 확신합니다. 그러면 서수 로지스틱 회귀로도 확장될 수 있습니다.
감사,
필
답변: 확률 계수 모형: JMP® Pro에서 종단 및 계층 데이터를 모형화하는 방법고마워요, 필. 그렇게 생각했지만 확신을 갖고 싶었어요. GLMM 및 GEE(비정규 응답 분포를 갖는 혼합 모델)는 이전에 요청되었습니다. 나는 그들에게 또 다른 투표를 추가할 것입니다.
감사해요,
엘리자베스
Re: 랜덤 계수 모델: JMP® Pro에서 종단 및 계층적 데이터를 모델링하는 방법제 투표를 받았습니다! 저는 최근에 응용 통계 석사 과정의 혼합 모델 모듈에 대한 과제를 해야 했는데, 로지스틱 회귀 부분에서 JMP에 머물 수 있었으면 좋았을 텐데요. 대신 강의 노트에 있는 엉터리 R 코드의 버그를 해결하는 데 시간을 낭비해야 했습니다!
Re: 랜덤 계수 모델: JMP® Pro에서 종단 및 계층적 데이터를 모델링하는 방법안녕하세요 엘리자베스와 필,
답변이 늦어져 죄송합니다. 이사를 다니느라 바빴거든요.
네, 저는 JMP의 향후 릴리스에서 혼합 모델링 플랫폼에 GLMM을 추가하는 것을 고려해 달라고 요청합니다. 반면에, 저는 시간이 조금 생기면 R을 사용하여 비정규적 응답이 있는 혼합 모델을 추정하는 JMP 추가 기능을 작성하려고 노력할 것이라고 생각했습니다.
해당 추가 기능을 만드는 것에 대한 생각이 있나요?
건배,
맷 굿로우
