您好，這是一個關於如何解釋GLM結果的簡單問題。 這是我的數據。
我使用了 GLM 分析。
我在 GLM 中的理解是，在 CTRL 下 CV1 中的估計 GN 是
y = 22876.914 - 1901.937 + 900.39475 - 346.4365
= 21528.93
那麼，在 CTRL 下 CV2 中估計的 GN 是
y = 22876.914 - 0 + 900.39475 - 0
= 23777.31
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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，在 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
對不起。 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 Prediction Profiler 是了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）。
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
該報告隱藏了一半參數的估計值。 原因是因為在模型的這個參數化中，所有參數水平的估計總和必須為零。 單擊頂部的紅色小三角並選擇估計值 > 擴展估計值以查看缺失值。
