So berechnen Sie den besten linearen unverzerrten Schätzer (BLUEs) aus dem Anpassungsmodell in JMPIch habe ein Experiment mit verschiedenen Pflanzengenotypen, die blockweise repliziert wurden. Ich passe ein Modell an, bei dem y = ein Pflanzenmerkmal ist und bei dem die Modelleffekte Block und Genotyp sind.
Ich möchte die BLAUEN für die Merkmalswerte jedes Genotyps berechnen und einen bereinigten mittleren Merkmalswert für jeden Genotyp angeben, nachdem der Effekt von Block berücksichtigt wurde.
Meine Intuition ist, dass die BLAUEN die Mittel der kleinsten Quadrate für den Genotyp in der Modellausgabe sein werden. Ist das richtig oder befinden sich die BLAUEN an einer anderen Stelle in der Modellausgabe?
AnalytikAndereBetreff: Berechnen des besten linearen unverzerrten Schätzers (BLUEs) aus dem Anpassungsmodell in JMPSehen diese Hilfe Seite für einige verwandte Informationen.
Betreff: Berechnen des besten linearen unverzerrten Schätzers (BLUEs) aus dem Anpassungsmodell in JMPDie Hilfeseite bezieht sich auf die besten linearen unverzerrten Prädiktoren (BLUPs) für zufällige Effekte. Um es klarer zu machen, möchte ich den Genotyp als festen Effekt behandeln und die besten linearen unverzerrten Schätzungen finden (BLAU statt BLUP). Ich vermute, dass JMP diese berechnet, sie aber nicht als solche bezeichnet. Wie ich oben sagte, frage ich mich zum Beispiel, ob die BLAUEN den LS-Mitteln für den Genotyp (fester Effekt) entsprechen, oder verwende ich die Vorhersagegleichung, um sie zu berechnen?
Betreff: Berechnen des besten linearen unverzerrten Schätzers (BLUEs) aus dem Anpassungsmodell in JMPDie BLAUEN sind die Parameterschätzungen. Sehen diese Referenz . Die REML-Prozedur, die bei einem zufälligen Effekt standardmäßig verwendet wird, umfasst eine Anpassung der Freiheitsgrade. Die BLAUEN werden verwendet, um die LS-Mittelwerte für die kategorialen Ebenen des Genotyps zu berechnen.
