JMPの適合モデルから最良の線形不偏推定器（BLUE）を計算する方法ブロック間で複製されたいくつかの異なる植物遺伝子型を使った実験があります。 y =いくつかの植物の特性であり、モデルの効果がブロックと遺伝子型であるモデルを適合させます。
ブロックの効果を考慮した後、各遺伝子型の特性値のBLUEを計算し、各遺伝子型の調整された平均特性値を与えたいと思います。
私の直感では、BLUEは、モデル出力の遺伝子型の最小二乗平均になります。 これは正しいですか、それともモデル出力のどこかでブルーが見つかりましたか？
分析その他Re：JMPの適合モデルから最良の線形不偏推定器（BLUE）を計算する方法見るこのヘルプいくつかの関連情報のページ。
Re：JMPの適合モデルから最良の線形不偏推定器（BLUE）を計算する方法ヘルプページは、変量効果の最良線形不偏予測量（BLUP）を参照しています。 ただし、より明確にするために、遺伝子型を固定効果として扱い、最良線形不偏推定（BLUPではなくBLUE）を見つけたいと思います。 JMPがこれらを計算しているのではないかと思いますが、そのように名前を付けていません。 たとえば、上で述べたように、BLUEは遺伝子型のLS平均（固定効果）と同等であるのか、それとも予測式を使用して計算するのでしょうか。
Re：JMPの適合モデルから最良の線形不偏推定器（BLUE）を計算する方法青はパラメーター推定値です。 見るこのリファレンス。 変量効果の場合にデフォルトで使用されるREMLプロシージャには、自由度の調整が含まれます。 青は、遺伝子型のカテゴリーレベルのLS平均を計算するために使用されます。
