启动“混合模型”特质

“混合模型”是您可以在“拟合模型”启动窗口中选择的几个特质之一。本节说明如何在“拟合模型”启动窗口中选择“混合模型”作为拟合方法，同时还涵盖了特定于该选择的选项。

您可以指定具有固定效应、随机效应、重复结构或这三项组合的模型。选项根据您所指定的模型的性质而有所不同。

要使用“混合模型”特质拟合模型，选择分析 > 拟合模型，然后从“特质”列表中选择混合模型。请注意，当您在选择特质前在“Y”列表中输入一个连续变量时，“特质”默认为“标准最小二乘法”。有关“选择列”红色小三角菜单中选项的详细信息，请参见《使用 JMP》中的“列过滤器”菜单。

使用“混合模型”特质拟合模型时，您可以允许无界限方差分量。这意味着具有负估计值的方差分量不被报告为零。默认选定该选项。若您关注的是固定效应，则它应保持选定状态，因为将方差估计值的边界定为零将导致固定效应检验发生偏倚。有关“无界限方差分量”选项的详细信息，请参见负方差。

在“固定效应”选项卡上添加所有固定效应。根据需要使用“添加”、“交叉”、“嵌套”、“宏”和“特性”选项。有关这些选项的详细信息，请参见模型规格。

注意：若连续列涉及随机效应，则该列不会位于中心，即使选择了“模型规格”红色小三角菜单中的“中心多项式”选项也是如此。

Split Plot.jmp 样本数据表分析的固定效应显示在显示完成的“固定效应”的“拟合模型”启动窗口 中。请注意，模型中可能没有固定效应。相关示例，请参见空间示例：均匀性试验。

显示完成的“固定效应”的“拟合模型”启动窗口 

使用“随机效应”选项卡指定传统方差分量模型和随机系数模型。

注意：若连续列涉及随机效应，则该列不会位于中心，即使选择了“模型规格”红色小三角菜单中的“中心多项式”选项也是如此。

方差分量

对于传统方差分量模型，使用“添加”、“交叉”或“嵌套”选项指定如随机区组、整区误差项和子区误差项之类的项。有关这些选项的详细信息，请参见模型规格。

显示完成的“随机效应”选项卡的“拟合模型”启动窗口 显示 Split Plot.jmp 样本数据的随机效应规格，其中“胴体”为随机区组。裂区示例 详细描述了该示例。

显示完成的“随机效应”选项卡的“拟合模型”启动窗口 

随机系数

要构造随机系数模型，使用“嵌套随机系数”按钮来创建随机系数组。

1. 从“选择列”列表中选择作为预测变量的连续列。

2. 选择随机效应选项卡，然后点击添加。

3. 在“随机效应”选项卡中选择这些效应。还选择包含随机效应的列，该效应的水平定义各回归模型。该列本质上是 SAS PROC MIXED 的随机语句中的对象。

4. 点击嵌套随机系数按钮。

最后一步创建在随机效应的各个水平内有相关性的随机截距和随机斜率效应。由于对象间的变异性，对象嵌套在其他效应内。若您相信截距可能对所有组是固定的，可以选择截距[<组>]&随机系数(1)，然后点击删除。

您可以按该方式定义多个随机系数组，如在层次线性模型中那样。当斜率和截距系数具有随机批次效应和处理*随机批次效应时，这可能是必要的。在以下层次线性模型中这也可能是必要的：学习成绩具有随机学生效应和随机学校效应，并且学生嵌套在学校内。

使用非结构化协方差结构对随机系数建模。显示随机系数的完成的“拟合模型”启动窗口 显示 Wheat.jmp 样本数据的随机系数规格。（另见使用混合模型的示例。）

显示随机系数的完成的“拟合模型”启动窗口 

使用“重复结构”选项卡来选择模型中重复效应的协方差结构。

显示“重复结构”选项卡的完成的“拟合模型”启动窗口 

结构

重复结构默认设置为“残差”。“残差”结构指定观测值之间没有协方差，即误差是独立的。所有其他协方差结构对观测值之间的协方差建模。有关这些结构的详细信息，请参见“统计详细信息”一节中的重复测量和事前相关协方差结构。

重复协方差结构要求 列出了可用的协方差结构、使用每个结构的要求和给定结构的协方差参数个数。观测次数用 J 表示。

若您输入具有残差结构的重复列或对象列，将忽略这些列。显示以下警报：“当选择残差协方差结构时忽略重复列和对象列。”

类型

当您选择一个空间协方差结构时，将显示一个“类型”列表，您可以在其中选择空间结构的类型。提供四种类型：“乘方”、“指数”、“高斯”和“球形”。显示“重复结构”选项卡的完成的“拟合模型”启动窗口 显示为 Uniformity Trial.jmp 样本数据选择的空间球体。

重复

输入定义重复测量结构的列。“重复”列的建模类型取决于协方差结构。有关每个重复测量协方差结构的要求的详细信息，请参见重复协方差结构要求。

对象

输入定义对象的一个或多个列。“对象”列必须是分类的。