最小二乗平均の実用的な使い方私の質問は、Least Square Meansの使用、そしてJMPでの最初の「投稿」です。正しいプロトコルに従わなかった場合は謝罪します。
私たちの事業は動物飼料を生産しています。入ってくる成分はサンプリングされ、テストされ、分析結果はJMPに取り込まれ、それによってGraph Builderを使用して分析傾向がモニターされます（私はこれをControl Chartよりも好みます）。目的は、動物用飼料を正しい栄養仕様に最適化するために配合システムに入力される、私たちの成分（大豆ミール中のタンパク質など）の単一の栄養価を帰属させることです。
このグラフィック出力と同様に、私はデータの統計的な違いを調べるためにAnalyze / Fit Modelを使用しています（例えば、大豆の2つの供給元が同じタンパク質含有量を提供していますか？）。私は通常「LSMeans Tukey HSD」を使います。出力は、単純な算術平均と最小二乗平均（LSM）を含むテーブルを作成します。LSMが本当に「モデル化」されていると推測する以外は、LSMが実際に何であるかを知らないと自白します。
通常、私は算術平均（最初に極端な異常値を取り除いた）を使用しますが、LSMを見ると（私は間違っているかもしれませんが）より堅牢で、自然に可変な成分ではそうなるでしょう。私達の公式化システムで使用するための価値。私は、ある場合には平均とLSMが同一であることを見ました、そして他の場合にはこれらの数は全く異なっています。
それで、これが一つの質問にまとめられるなら…それでは、「上のアプリケーションでLSMを使うことは有効ですか？」ありがとう。ジョンS
再：最小二乗平均の実用的な使用？JMPから始めて、Help> Books> Fitting Linear Modelsを選択します。PDFビューアの検索機能を使って「LSMeans」を見つけます。最初に[Fit Least Squares]の[Effect Details]レポートについて説明しているセクションに進みます。この情報の場所はJMPのバージョンによって異なります。たとえば、JMP 14の98ページから始まります。
再：最小二乗平均の実用的な使用？お返事をありがとうございます。
私がもう少し詳細にこれを理解するのを助けるために、LSMの仕事とそれらがどのように算術手段より優れているかについてのどんな記事または論評にでも私を指すことができますか？簡単な文献参照への道が理想的でしょう。ありがとうございました。
再：最小二乗平均の実用的な使用？LS手段を使用することは常に有効です。これらの統計はモデルに基づいています。演算手段はサンプルに基づいています。2つの平均が同じであるときのバランスの取れた設計の場合を除いて、算術平均は偏ります。LSの意味はしません。
