一般化線形混合モデル

正規分布に従わない応答データにさまざまな混合モデルをあてはめる

「モデルのあてはめ」プラットフォームの［一般化線形混合モデル］手法は、JMP Proのみで使用できます。

［一般化線形混合モデル］手法は、応答変数の確率分布が正規分布ではなく、かつ、ブロック効果などの変量効果がモデルにある場合に適しています。一般化線形モデルの枠組みを使うことで、パラメータの標準誤差を、通常の正規線形混合モデルよりも正確に推定することができます。また、混合モデルの手法を使うことで、通常の一般化線形モデルよりも、変量効果を正確にモデル化します。一般化線形モデルと混合モデルという2つの方法を組み合わせた［一般化線形混合モデル］手法では、通常の正規線形混合モデルよりも、仮説に対する検出力がより高くなり、推定も正確になります。［一般化線形混合モデル］手法では、応答変数の確率分布として、二項分布とPoisson分布を指定できます。

図9.1 一般化線形混合モデルの条件付きプロファイル 

目次

一般化線形混合モデル手法の概要

一般化線形混合モデルの例

［一般化線形混合モデル］手法の起動

「モデルのあてはめ」起動ウィンドウ

データ形式

一般化線形混合モデルのオプション

モデルのあてはめ結果に関するレポート

「適合度統計量」と「モデルの要約」

変量効果の共分散パラメータ推定値

固定効果のパラメータ推定値

ランダム係数

固定効果の検定

あてはめたモデルに対するオプション

［一般化線形混合モデル］手法の別例