如何根據參數估計輸出生成交互圖？我正在分析一組有關圖形性能的數據。 我正在將曲面圖與非曲面圖進行比較。 在這個分析中我有兩個任務，A 和 B。 我正在測量絕對差異（=參與者的答案-正確答案）。
ABSDifference 的範圍是 0 到 100。 其分佈類似於半正態分佈。
為了分析這個數據集，我使用了擬合模型、ABS 差異作為 Y by Graph 和使用全階乘的任務。 人格是標準最小二乘法。
我得到以下結果：
方差分析：
源 DF 平方和 均方 F 比率
型號 3 4367.12 1455.71 4.1790
錯誤 2204 767740.17 348.34 概率 > F
C。 合計 2207 772107.29 0.0058
參數估計
項估計標準誤差 t 比率 Prob>|t|
截距 21.439143 0.48646 44.07 <.0001
蘇爾[1] 0.3552453 0.48646 0.73 0.4653
任務[A] 0.4607602 0.48646 0.95 0.3437
SUR[1]*任務[A] -1.052311 0.48646 -2.16 0.0306
指標功能參數化
項估計 標準誤差 DFDent 比率 Prob>|t|
截距 19.570827 0.561716 2204.0 34.84 <.0001
蘇爾[1] 2.8151123 1.123432 2204.0 2.51 0.0123
任務[A] 3.0261421 0.972921 2204.0 3.11 0.0019
SUR[1]*任務[A] -4.209243 1.945841 2204.0 -2.16 0.0306
最小二乘均值表
水平最小二乘平均標準誤差
1、A 21.202838 1.3759176
1、B 22.385939 0.9729207
0,A 22.596969 0.7943864
0、B 19.570827 0.5617160
jmp 給我的交互配置文件基於最小二乘法表示表。
現在我的問題是：
1-我很困惑參數估計和指標函數參數化。 我應該報告哪個表？
2-為什麼最小二乘法表示表基於截距指標函數參數化而不是參數估計？
3-如何根據數據中的數據獲得交互圖參數估計？
回复：如何根據參數估計輸出生成交互圖？您似乎不需要或不想要指標參數化估計，因此不要要求它們。 它正在造成不必要的混亂。
LSMeans 是分類因素每個級別的預測平均響應，同時將其他因素保持為中性值。 除非該級別的參數估計值完全為零，否則所有 LSMeans 都不是單獨的截距。
交互作用圖基於參數估計。
回复：如何根據參數估計輸出生成交互圖？你好馬克，
非常感謝您的快速回复。 我很高興看到這個社區的支持。 我是 JMP 和數據分析的新手。 所以，請耐心聽我說。
1-我的假設是，與其他圖相比，當我們從任務 B 轉移到任務 A 時，曲面圖的性能會提高。 兩個表都顯示出顯著的改進。 \
2-當我使用 LS 方法時，在參數估算表中我得到 21.43 作為截距。 在 LS 均值表中，我將 19.57 作為任務 B 中其他圖的 LSM。 該值與指標函數參數化中的截距相同。 無論我是否要求指標參數估計，LSM 表中的值都是相同的，並且與參數估計表中的截距不匹配。
3-給出的交互配置文件也基於與指示符函數參數化表的值相匹配的LSM表的值。 我想要與參數估計表的值相匹配的交互點。
回复：如何根據參數估計輸出生成交互圖？1. 您應該報告您想要的或按照慣例預期的估計值。 請參閱幫助>書籍>擬合線性模型，然後搜索“指標參數化估計”以獲得完整的描述。 您為何要求 JMP 提供這些參數估計值？
2. LS 均值基於參數估計值，因此當您詢問指標參數估計值時，值會發生變化。
3. 單擊頂部的紅色三角形並選擇因子分析。 子菜單將向您顯示各種分析器，包括交互圖。
