您好，这是一个关于如何解释GLM结果的简单问题。 这是我的数据。
我使用了 GLM 分析。
我在 GLM 中的理解是，在 CTRL 下 CV1 中的估计 GN 是
y = 22876.914 - 1901.937 + 900.39475 - 346.4365
= 21528.93
那么，在 CTRL 下 CV2 中估计的 GN 是
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，在 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
对不起。 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之和的负数。
您可能会发现 Prediction Profiler 是了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）。
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
该报告隐藏了一半参数的估计值。 原因是因为在模型的这个参数化中，所有参数水平的估计总和必须为零。 单击顶部的红色小三角并选择估计值 > 扩展估计值以查看缺失值。
