如何簡單解釋GLM的結果？你好，這是一個關於如何解釋GLM的結果的簡單問題。 這是我的數據。
我使用了 GLM 分析。
我在GLM中的理解，CTRL下CV1中估計的GN是
y = 22876.914 - 1901.937 + 900.39475 - 346.4365
= 21528.93
那麼，CTRL下CV2中估計的GN為
y = 22876.914 - 0 + 900.39475 - 0
= 23777.31
---
與 CV1/CTRL 的實際平均值相比，CTRL 下 CV1 中的估計 GN 是正確的
(23215+23653+17719)/3 = 21529
但是，CTRL 下 CV1 中的估計 GN 與 CV2/CTRL 的實際平均值不同
(24515+28260+25302)/3 = 26025
我對 GLM 有什麼誤解？ 你能檢查一下嗎？
謝謝
數據表Re: 如何簡單解釋GLM的結果？該報表隱藏了一半參數的估計值。 原因是因為在模型的此參數化中，所有參數水平的估計總和必須為零。 單擊頂部的紅色三角形並選擇估計值 > 擴展估計值以查看缺失值。
Re: 如何簡單解釋GLM的結果？親愛的。 馬克·貝利
謝謝您的回答。 你能告訴我我需要選擇哪一個嗎？
我找不到'估計' 在輸出中。 我附上截圖。
你能檢查一下嗎？ 我使用 JMP Pro 15 版本。
非常感謝！！
真摯地，
JK
Re: 如何簡單解釋GLM的結果？我很抱歉。 我在想Fit Least Squares平台提供的普通最小二乘回歸。 GLM 平台不提供此選項。 JMP 參數化使得缺失參數的估計值等於其他估計值總和的負值。
您可能會發現預測刻畫器是一種理解模型預測的便捷方式。 您可以在包含的圖片中看到打開它的命令。 您可以單擊或拖動以更改因子水平以獲得預測（點和區間估計）。
