[Mixed Model 2.1.3] Two-Way Mixed Models
안녕하세요^^
이번시간에는 지난시간에 이어 Two-way mixed models의 예제를 살펴보도록 하겠습니다.
▶ 목차
▷ Two-Way Mixed Model 적합시키기
▷ Two-Way Mixed Model 적합시키기
이제 two-way mixed model을 적합시키기 위해 MIXED procedure을 사용합니다.
Fixed Effects Model Options에서 자유도 방법인 DDFM를 KENWARDROGER로 선택합니다.
이 방법은 Prasad and Rao (1990)과 Harville and Jeske (1992)에 의해 제안된 방법이며 분산-공분산 matrix를 추정할 때 크게 추정합니다.
Random effects는 아래에 보이는 것처럼 지정합니다.
즉, 추정할 random effects로 variety와 method*variety를 지정합니다.
결과는 다음과 같습니다.
모델 적합에 사용한
Model information,
Class level information,
Dimensions,
Number of observations
테이블을 보여줍니다.
Iteration History 테이블입니다.
모수를 추정한 REML 추정치를 찾는 iterative process를 요약한 결과입니다.
REML로 추정한 variance component 추정치입니다.
앞서 설명한 대로 Random effect의 분산-공분산 행렬은 다음과 같습니다
G matrix
5개의 대각원소의 값이 0.4285이고, 15개의 대각원소의 값이 4.7715인 20 x 20 행렬입니다.
R matrix
대각원소의 값이 18.4347인 90 x 90 행렬입니다.
V = ZGZ’ + R
V matrix는 다음과 같은 패턴을 갖습니다.
RANDOM 문장의 옵션에서 G와 V에 대한 옵션을 사용할 수 있습니다.
Fit Statistics 테이블은 모델적합도에 대한 정보를 제공합니다.
모델 적합과 모델 복잡성을 모두 고려한 세 가지 기준을 제공합니다.
이 값은 다른 모델을 비교하는데 유용합니다.
일반적으로 값이 작을수록 더 좋은 적합도를 갖습니다.
Fixed effects의 Type 3 test 결과는 PROC MIXED에 의한 method의 F 값을 보여줍니다.
F 값은 9.84이며, p-value는 0.007입니다.
Method는 통계적으로 적어도 하나 이상 차이가 난다는 것을 의미합니다.
[출처]
- ‘Applied Mixed Models for Processors Course Notes’
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