最小平方法的實際應用？我的疑問是關於最小二乘均值的使用 - 以及我在 JMP 中的第一次“發布” - 如果我沒有遵循正確的協議，我深表歉意！
我們的業務生產動物飼料。 對傳入的成分進行採樣、測試，並將分析結果導入 JMP，從而使用圖形生成器（相對於控製圖，我更喜歡這種方式）監控分析趨勢。 目的是為我們的成分（例如豆粕中的蛋白質）賦予單一營養價值，然後將其輸入到我們的配方系統中，以優化動物飼料以達到正確的營養規格。
除了該圖形輸出之外，我還使用分析/擬合模型來查看數據中的統計差異（例如，我們的大豆的兩個供應商是否提供相同的蛋白質含量？）。 我通常使用“LSMeans Tukey HSD”。 輸出產生包含簡單算術平均值和最小平方法平均值 (LSM) 的表格。 我承認我不知道 LSM 到底是什麼，只是猜測它是被「建模」的！
通常我會使用算術平均值（首先刪除了極端異常值），但是當我查看LSM 時，它看起來（我可能是錯的！）更穩健，而且我想，自然可變的成分可能會給我一個更好的數字在我們的配方系統中使用的價值。 我發現在某些情況下平均值和 LSM 是相同的，而在其他情況下這些數字卻截然不同。
因此，如果這可以分解為一個問題……那麼，“在上述應用程式中使用 LSM 是否有效？”謝謝。 約翰·S。
回覆：最小平方法的實際應用？您可以從 JMP 開始，然後選擇幫助 > 書籍 > 擬合線性模型。 使用 PDF 檢視器的搜尋功能尋找“LSMeans”。 它應該首先帶您進入描述「擬合最小二乘」中的「效果詳細資料」報告的部分。 此資訊的位置可能因 JMP 版本而異。 例如，它從 JMP 14 中的第 98 頁開始。
回覆：最小平方法的實際應用？感謝您的回覆。
為了幫助我更詳細地理解這一點，您能給我推薦一些關於 LSM 的工作原理以及它們如何優於算術平均值的文章或評論嗎？ 獲得簡單文獻參考的途徑將是理想的。 謝謝。
回覆：最小平方法的實際應用？使用 LS 平均值始終有效。 這些統計數據是基於模型。 算術平均值是基於樣本。 除平衡設計兩種平均值相同的情況外，算術平均值會有偏差。 LS 的意思是不會。
