Wie lässt sich das Ergebnis von GLM einfach interpretieren?Hallo, dies ist eine einfache Frage zur Interpretation des Ergebnisses von GLM. Das sind meine Daten.
und ich habe die GLM-Analyse verwendet.
Was ich in GLM verstanden habe, ist die geschätzte GN in CV1 unter STRG
y = 22876,914 - 1901,937 + 900,39475 - 346,4365
= 21528,93
dann beträgt die geschätzte GN in CV2 unter CTRL
y = 22876,914 - 0 + 900,39475 - 0
= 23777,31
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Die geschätzte GN in CV1 unter CTRL ist im Vergleich zum tatsächlichen Mittelwert von CV1/CTRL korrekt
(23215+23653+17719)/3 = 21529
aber der geschätzte GN in CV1 unter CTRL ist nicht derselbe wie der tatsächliche Mittelwert von CV2/CTRL
(24515+28260+25302)/3 = 26025
Was habe ich über GLM falsch verstanden? Könnten Sie das überprüfen?
Danke
DatentabelleBetreff: Wie kann man das Ergebnis von GLM einfach interpretieren?Es tut mir leid. Ich dachte an die gewöhnliche Regression der kleinsten Quadrate, die von der Fit Least Squares-Plattform bereitgestellt wird. Die GLM-Plattform bietet diese Möglichkeit nicht. Die JMP-Parametrisierung ist so, dass die Schätzung für den fehlenden Parameter gleich dem Negativ der Summe der anderen Schätzungen ist.
Möglicherweise ist der Prediction Profiler eine praktische Möglichkeit, die Modellvorhersagen zu verstehen. Sie können den Befehl zum Öffnen in dem von Ihnen eingefügten Bild sehen. Sie können die Faktorstufen durch Klicken oder Ziehen ändern und so eine Vorhersage (Punkt- und Intervallschätzungen) erhalten.
Betreff: Wie kann man das Ergebnis von GLM einfach interpretieren?Lieb. Mark Bailey
Vielen Dank für Ihre Antwort. Könnten Sie mir mitteilen, welches ich auswählen muss?
Ich kann es nicht finden. Schätzungen ' in der Ausgabe. Den Screenshot füge ich bei.
Könnten Sie das überprüfen? Ich verwende die JMP Pro 15-Version.
Vielen Dank!!
Aufrichtig,
JK
Betreff: Wie kann man das Ergebnis von GLM einfach interpretieren?Der Bericht verbirgt die Schätzungen für die Hälfte der Parameter. Der Grund dafür ist, dass die Schätzungen für alle Parameterebenen bei dieser Parametrisierung des Modells in der Summe Null ergeben müssen. Klicken Sie oben auf das rote Dreieck und wählen Sie Schätzungen > Erweiterte Schätzungen aus, um die fehlenden Werte anzuzeigen.
