JMP pentru modele mixte

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 5 voturi.

Titlul original:

JMP for Mixed Models

Conținutul cărții:

Descoperiți puterea modelelor mixte cu JMP și JMP Pro.

Modelele mixte sunt în prezent metoda principală de alegere pentru analiza datelor experimentale. De ce? Ele sunt, fără îndoială, cea mai simplă și mai puternică modalitate de a gestiona observațiile corelate în experimentele proiectate. Ajungând mult dincolo de modelele liniare standard, modelele mixte vă permit să faceți deducții exacte și precise cu privire la experimentele dvs. și să obțineți o înțelegere mai profundă a surselor de semnal și zgomot din sistemul studiat. Efectele fixe și aleatorii bine formate se generalizează bine și vă ajută să luați cele mai bune decizii bazate pe date.

JMP for Mixed Models reunește două dintre cele mai puternice tradiții în software-ul SAS: modelele mixte și JMP. Filozofia revoluționară a JMP de integrare strânsă a statisticii cu grafica dinamică este un mediu ideal în care să învățați și să aplicați modelele mixte, cunoscute și sub numele de modele liniare ierarhice sau pe mai multe niveluri. Dacă sunteți om de știință sau inginer, metodele descrise aici pot revoluționa modul în care analizați datele experimentale fără a fi nevoie să scrieți cod.

În interior veți găsi o colecție bogată de exemple și o abordare pas cu pas a stăpânirii modelelor mixte. Subiectele includ:

⬤ Învățarea modului adecvat de recunoaștere, configurare și interpretare a efectelor fixe și aleatorii.

⬤ Extinderea analizei varianței (ANOVA) și a regresiei liniare la numeroase modele mixte.

⬤ Înțelegerea modului în care funcționează gradele de libertate utilizând Skeleton ANOVA.

⬤ Analizarea modelelor de tip bloc randomizat, split-plot, longitudinal și cu măsuri repetate.

⬤ Introducerea unor metode mai avansate, cum ar fi covarianța spațială și modelele mixte liniare generalizate.

⬤ Simularea modelelor mixte pentru a evalua puterea și alte caracteristici importante ale eșantionării.

⬤ Furnizarea unui cadru solid pentru înțelegerea modelării statistice în general.

⬤ Îmbunătățirea perspectivei asupra dilemelor moderne legate de metodele bayesiene, valorile p și inferența cauzală.