什么时候可以在JMP15 Pro的“估计”中获得“多个比较”选项？我看到“多重比较”选项大多数在模型中包含分类变量时可用。当您只有连续变量时，它也会显示出来。当您在模型中同时包含分类变量和连续变量时，它变得很严格，因为您只能测试分类变量级别的整体平均值，而不能测试给定连续变量级别的平均值。此外，如果模型中有混合变量，则“多重比较”选项似乎不可用。
回复：什么时候可以为JMP15 Pro在“估计”中获得“多个比较”选项？我相信由于组件加1的约束，多重比较的问题是不可能的。我对此并不完全确定，但相信它是真实的。请记住，Scheffe模型的参数实际上是不同的估计。线性回归的典型统计理论并没有真正适用。系数受约束。
至于分析器，请记住，分析器具有置信区间。预测A可能为90 +/- 5。预测B可能为87 +/- 5。因为87在预测A的范围内，所以没有实际差异。可能不像多重比较那样严格，但仍然非常有效。
回复：什么时候可以为JMP15 Pro在“估计”中获得“多个比较”选项？谢谢 @Dan_Obermiller ，
只是连续变量将不会显示在多重比较窗口中，除非您选择“用户定义的估计”，如您提供的示例中所示。
您提到了混合模型规范的问题。我想知道的是，这是不可能的，还是简单而又可行的。如果是后一种情况，是否应要求提供愿望清单？
在我看来，例如“主要影响包括截距”这一事实并不能阻止对比度矩阵的定义，如果您想绘制因果关系推理，只会使其难以解释（因为缺少更好的词）。。但是，从100％的预测角度看-混合物模型再也不会出现-仍然可以进行比较-例如，当您要优化配方时，使用模型分析器，则有多种组合预测响应接近最大期望度的组件级别，并且您想测试这些组合之一的预测响应是否等于其他组合的预测响应。
回复：什么时候可以为JMP15 Pro在“估计”中获得“多个比较”选项？法比奥
首先，我假设您指的是在拟合模型>估计>多重比较中找到的多重比较。
如果模型中既有类别变量又有连续变量，则仍然可以获得涉及连续因子的多个比较。您需要选择“用户定义的估计”。在我的简单示例中，有一个分类因素，即“美国”和“国家”级别的联赛。有一个连续的因素，即专业学位。您必须指定要测试的分类因子级别，因为不允许对分类因子进行插值。连续因素的测试仅在分类因素的特定级别内有意义。
至于混合变量，多重比较将特别成问题，因为Scheffe混合模型没有典型的参数估计。例如，主要效果包括总体截距，因此需要进行多次比较才能从某些或可能所有级别中除去总体截距。最重要的是，与无约束模型构建空间相比，混合物成分的整体测试有很大不同。
我希望这个信息帮助。
