如何在JMP中根據擬合模型計算最佳線性無偏估計量（BLUE）我有一個實驗，研究了跨塊複製的幾種不同植物基因型。 我擬合了一個模型，其中y =一些植物性狀，並且模型效應為Block和Genotype。
我想計算每種基因型的特徵值的BLUE，在考慮了Block的影響後給出每種基因型的調整後的平均特徵值。
我的直覺是，藍色將成為模型輸出中基因型的最小二乘均值。 這是正確的嗎，還是在模型輸出的其他地方找到了BLUE？
分析工具其他回复：如何從JMP中的擬合模型計算最佳線性無偏估計量（BLUE）看這個幫助頁面上的一些相關信息。
回复：如何從JMP中的擬合模型計算最佳線性無偏估計量（BLUE）幫助頁面指的是隨機效應的最佳線性無偏預測器（BLUP）。 但是，更明確地說，我想將基因型視為固定效應，並找到最佳的線性無偏估計（BLUE而不是BLUP）。 我懷疑JMP會計算這些值，但不會這樣命名。 例如，如上所述，我想知道BLUE是否等於LS基因型均值（固定效應），或者也許我使用預測方程來計算它們？
回复：如何從JMP中的擬合模型計算最佳線性無偏估計量（BLUE）BLUE是參數估計值。 看這個參考。 在隨機效果的情況下默認使用的REML程序包括對自由度的調整。 BLUE用於計算基因型分類水平的LS均值。
