<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />大家好，
一位客户发现 JMP 10.0.2 在对两个程序应用线性混合模型时产生的估计值与 SAS 9.2 不同。
这是示例：
JMP 10.0.2：Least sq mean std error 下 CL 上 CL
A 99,073901 0,63026917 97,530305 100,61750
乙 99,153272 0,63426425 97,608388 100,69816
C 99,766164 0,63105798 98,222362 101,30997
D 98,341544 0,54416752 97,067229 99,61586
E 97,177437 0,65625537 95,620335 98,73454
F 96,691972 0,63959974 95,147114 98,23683
SAS 9.2：
| 影响 | F2 | 估计 | 标准误 | DF | t值 | Pr > |t| | Α | 降低 | 上 |
| F2 | 一种 | - 99.0739
- 0.6302
| | 83 | - 157.20
| <.0001 | - 0.05
- 97.8204
- 100.33
| | |
| F2 | 乙 | - 99.1533
- 0.6341
| | 83 | - 156.38
| <.0001 | - 0.05
- 97.8921
- 100.41
| | |
| F2 | C | - 99.7662
- 0.6310
| | 83 | - 158.11
| <.0001 | - 0.05
- 98.5111
- 101.02
| | |
| F2 | D | - 98.3415
- 0.5433
| | 83 | - 181.02
| <.0001 | - 0.05
- 97.2610
- 99.4221
| | |
| F2 | 乙 | - 97.1774
- 0.6549
| | 83 | - 148.39
| <.0001 | - 0.05
- 95.8749
- 98.4800
| | |
| F2 | F | - 96.6920
- 0.6396
| | 83 | - 151.18
| <.0001 | - 0.05
- 95.4199
- 97.9640
| | |
如您所见，它们得到不同的置信区间。 你能帮我回答这个原因吗？
数据：
| V1 | F1 | F2 | F3 |
| 99,38463 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 98,99927 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 99,27793 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 99,29341 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 99,16183 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 98,86683 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 98,95378 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 98,80463 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 98,63573 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 98,87085 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 98,82634 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 98,99573 | 一种 | 一种 | 一种 |
| 98,94268 | 一种 | 一种 | 乙 |
| 99,22524 | 一种 | 一种 | 乙 |
| 98,91561 | 一种 | 一种 | 乙 |
| 99,28476 | 一种 | 一种 | 乙 |
| 99,54232 | 一种 | 一种 | 乙 |
| 98,61012 | 一种 | 一种 | 乙 |
| 99,25841 | 一种 | 一种 | 乙 |
| 99,3661 | 一种 | 一种 | 乙 |
| 99,02293 | 一种 | 乙 | C |
| 98,76476 | 一种 | 乙 | C |
| 99,06098 | 一种 | 乙 | C |
| 99,19512 | 一种 | 乙 | C |
| 99,13061 | 一种 | 乙 | C |
| 99,36744 | 一种 | 乙 | C |
| 99,35598 | 一种 | 乙 | C |
| 99,03805 | 一种 | 乙 | C |
| 98,88524 | 一种 | 乙 | C |
| 99,72793 | 一种 | 乙 | C |
| 99,42183 | 一种 | 乙 | C |
| 99,69329 | 一种 | 乙 | C |
| 100,1484 | 一种 | 乙 | C |
| 99,64268 | 一种 | 乙 | C |
| 98,57 | 一种 | 乙 | C |
| 98,68439 | 一种 | 乙 | D |
| 99,02549 | 一种 | 乙 | D |
| 98,76195 | 一种 | 乙 | D |
| 99,06159 | 一种 | 乙 | D |
| 99,62293 | 一种 | 乙 | D |
| 100,9184 | 一种 | C | 乙 |
| 100,532 | 一种 | C | 乙 |
| 100,4365 | 一种 | C | 乙 |
| 99,64683 | 一种 | C | 乙 |
| 99,175 | 一种 | C | 乙 |
| 98,75463 | 一种 | C | 乙 |
| 97,95756 | 一种 | C | 乙 |
| 99,21073 | 一种 | C | 乙 |
| 99,74841 | 一种 | C | 乙 |
| 99,29878 | 一种 | C | 乙 |
| 98,73598 | 一种 | C | 乙 |
| 97,89524 | 一种 | C | 乙 |
| 98,81134 | 一种 | C | 乙 |
| 100,5904 | 一种 | C | F |
| 99,94049 | 一种 | C | F |
| 99,98195 | 一种 | C | F |
| 99,90427 | 一种 | C | F |
| 100,6167 | 一种 | C | F |
| 100,4715 | 一种 | C | F |
| 100,095 | 一种 | C | F |
| 97,87988 | 乙 | D | G |
| 97,91 | 乙 | D | G |
| 99,33707 | 乙 | D | H |
| 100,9166 | 乙 | D | H |
| 99,03921 | 乙 | D | H |
| 97,95787 | 乙 | D | H |
| 98,01957 | 乙 | D | H |
| 98,37085 | 乙 | D | H |
| 97,32073 | 乙 | D | H |
| 97,63201 | 乙 | D | H |
| 98,3075 | 乙 | D | 一世 |
| 98,72665 | 乙 | D | 一世 |
| 98,86909 | C | 乙 | J |
| 97,68666 | C | 乙 | J |
| 97,97723 | C | 乙 | J |
| 98,31459 | C | 乙 | J |
| 98,86204 | C | 乙 | J |
| 98,35888 | C | 乙 | J |
| 99,50009 | C | 乙 | J |
| 99,05164 | C | 乙 | J |
| 99,25596 | C | 乙 | J |
| 98,83933 | C | 乙 | J |
| 95,81784 | C | 乙 | 钾 |
| 95,01733 | C | 乙 | 钾 |
| 96,34623 | C | F | 升 |
| 96,74948 | C | F | 升 |
| 97,20784 | C | F | 升 |
| 97,36222 | C | F | 升 |
| 97,19511 | C | F | 升 |
| 96,46179 | C | F | 米 |
| 96,149 | C | F | 米 |
| 96,94456 | C | F | 米 |
| 96,50015 | C | F | 米 |
| 96,35419 | C | F | 米 |
| 96,05544 | C | F | 米 |
| 96,46495 | C | F | 米 |
我最好的猜测是您的客户没有在 SAS Proc Mixed 的 Model 语句中设置 DDFM=KENWARDROGER 。 吨Kenward 和 Roger 校正是 JMP 使用的默认值. 我从 JMP 匹配 Proc Mixed 中找到了 LS Means 结果。
