最小二乘法的实际应用？我的疑问是关于最小二乘均值的使用 - 以及我在 JMP 中的第一次“发帖” - 如果我没有遵循正确的协议，我深表歉意！
我们的业务生产动物饲料。 对传入的成分进行采样、测试，并将分析结果导入 JMP，从而使用图形生成器（相对于控制图，我更喜欢这种方式）监控分析趋势。 目的是为我们的成分（例如豆粕中的蛋白质）赋予单一营养价值，然后将其输入到我们的配方系统中，以优化动物饲料，使其达到正确的营养规格。
除了该图形输出外，我还使用分析/拟合模型来查看数据中的统计差异（例如，我们的大豆的两个供应商是否提供相同的蛋白质含量？）。 我通常使用“LSMeans Tukey HSD”。 输出生成包含简单算术平均值和最小二乘平均值 (LSM) 的表格。 我承认我不知道 LSM 到底是什么，只是猜测它是被“建模”的！
通常我会使用算术平均值（首先删除了极端异常值），但是当我查看 LSM 时，它看起来（我可能是错的！）更稳健，而且我想，使用自然可变的成分可能会给我一个更好的数字在我们的配方系统中使用的价值。 我发现在某些情况下平均值和 LSM 是相同的，而在其他情况下这些数字却截然不同。
因此，如果这可以分解为一个问题……那么，“在上述应用程序中使用 LSM 是否有效？”谢谢。 约翰·S。
回复：最小二乘法的实际应用？您可以从 JMP 开始，然后选择帮助 > 书籍 > 拟合线性模型。 使用 PDF 查看器的搜索功能查找“LSMeans”。 它应该首先带您进入描述“拟合最小二乘”中的“效果详细信息”报告的部分。 此信息的位置可能因 JMP 版本而异。 例如，它从 JMP 14 中的第 98 页开始。
回复：最小二乘法的实际应用？感谢您的回复。
为了帮助我更详细地理解这一点，您能给我指出有关 LSM 如何工作以及它们如何优于算术平均值的任何文章或评论吗？ 获得简单文献参考的途径将是理想的。 谢谢。
回复：最小二乘法的实际应用？使用 LS 均值始终有效。 这些统计数据基于模型。 算术平均值基于样本。 除平衡设计两种均值相同的情况外，算术平均值会有偏差。 LS 的意思是不会。
