如何简单解释GLM的结果？你好，这是一个关于如何解释GLM的结果的简单问题。 这是我的数据。
我使用了 GLM 分析。
我在GLM中的理解，CTRL下CV1中估计的GN是
y = 22876.914 - 1901.937 + 900.39475 - 346.4365
= 21528.93
那么，CTRL下CV2中估计的GN为
y = 22876.914 - 0 + 900.39475 - 0
= 23777.31
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与 CV1/CTRL 的实际平均值相比，CTRL 下 CV1 中的估计 GN 是正确的
(23215+23653+17719)/3 = 21529
但是，CTRL 下 CV1 中的估计 GN 与 CV2/CTRL 的实际平均值不同
(24515+28260+25302)/3 = 26025
我对 GLM 有什么误解？ 你能检查一下吗？
谢谢
数据表Re: 如何简单解释GLM的结果？该报表隐藏了一半参数的估计值。 原因是因为在模型的此参数化中，所有参数水平的估计总和必须为零。 单击顶部的红色三角形并选择估计值 > 扩展估计值以查看缺失值。
Re: 如何简单解释GLM的结果？亲爱的。 马克·贝利
谢谢您的回答。 你能告诉我我需要选择哪一个吗？
我找不到'估计' 在输出中。 我附上截图。
你能检查一下吗？ 我使用 JMP Pro 15 版本。
非常感谢！！
真挚地，
JK
Re: 如何简单解释GLM的结果？我很抱歉。 我在想Fit Least Squares平台提供的普通最小二乘回归。 GLM 平台不提供此选项。 JMP 参数化使得缺失参数的估计值等于其他估计值总和的负值。
您可能会发现预测刻画器是一种理解模型预测的便捷方式。 您可以在包含的图片中看到打开它的命令。 您可以单击或拖动以更改因子水平以获得预测（点和区间估计）。
