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为什么我在阶乘模型中得到这种模式的“预测”响应？

<SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-inline" style="width: 527px;"><IMG src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/8190i686AF667FEB86918/jmp.png" alt="jmp.png" title="jmp.png" /></SPAN>Fit Model(
 Y( :Name( "box cox lambda = -0.2" ) ),
 Effects(
  :Fry,
  :Treatment,
  :Label,
  :Fry * :Treatment,
  :Fry * :Label,
  :Treatment * :Label,
  :Fry * :Treatment * :Label
 ),
 Random Effects(
  :panelist# & Random,
  :panelist# * :Fry & Random,
  :panelist# * :Treatment & Random,
  :panelist# * :Label & Random,
  :panelist# * :Fry * :Treatment & Random,
  :panelist# * :Fry * :Label & Random,
  :panelist# * :Treatment * :Label & Random,
  :panelist# * :Fry * :Treatment * :Label & Random
 ),
 Personality( Standard Least Squares ),
 Method( REML ),
 Emphasis( Minimal Report ),
 Run(
  :Name( "box cox lambda = -0.2" ) << {Analysis of Variance( 0 ),
  Lack of Fit( 0 ), Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
  Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 )}
 )
);

嗨，

 

 

我正在分析来自三次重复煎炸研究的一些感官数据，然后使用拟合模型平台和全因子重复测量插件来存储油炸食品，我的数据是2次治疗×2次存储时间x N小组成员。 有3个重复的鱼苗研究（名义）。我已经尝试将油炸复制品作为固定因素进入或不进入（进入它改进了模型R2，但没有改变我看到的问题）。数据是连续的，但由于它们是高度倾斜的，我做了Box-Cox转换（无论我是否转换数据，问题都是一样的）。 预测值似乎总是一个离散数，几乎就像它们根据变量放入一个类别一样，从而产生上面显示的模式。我有一种感觉，这是一个简单的错误，但我不知道在哪里。请帮忙！

 

  

Re：为什么我在阶乘模型中得到这种模式的“预测”响应？

回复自己添加图片，我在上一条消息中看不到它。