你好，我的问题是关于JMP中协方差分析表的查看方式。
我有上面的数据，我认为高度是协变量，我做了协方差分析。
首先，我认为蓝色框是协变量的“调整平均值”，因为 Control、Fast 和 Slow 的实际平均值分别为 12.13、9.41 和 15.83。
因此，第二，参数估计（红框）提供截距和τ 1 和τ2 (τ3 = 0),然后我可以估计
控制：9.6717502 - 0.142494 + 0.0558x
快速：9.6717502 - 3.286649 + 0.0558x
慢：9.6717502 + 0.0558x
协变量（高度）的平均值是 49.9，因此，我可以估计
控制：9.53 + 0.0558 * 49.9 ≈ 12.314
快：6.39 + 0.0558 * 49.9 ≈ 9.17
慢：9.6717502 + 0.0558 * 49.9 ≈ 12.457
与 JMP 中调整后的均值（蓝框）相比，Control 和 Fast 是正确的，但 Slow 不同。 JMP 说是15.885810。
我对慢的计算是 12.457。 我是否对协方差分析理解有误，或者 JMP 以不同于一般协方差分析的不同方式进行计算？
你能告诉我我如何解释这个吗？
总是非常感谢！！！
您很接近，但由于 JMP 对分类肥料因子进行编码的方式，您的模型有点偏差。
看到你想看到的最简单的方法是去红色三角形并选择
估计值 > 显示预测表达式：
或从红色三角形中选择估计值 > 扩展估计值：
JMP 进行编码的方式要求分类变量的估计值加到 0。 因此，慢速估计值 = -1*(控制估计值 + 快速估计值) = -1*(-.142494 + -3.286649) = 3.4291433，而不是 0。
只是对你的分析的一些想法。 您应该先在模型中输入协变量，然后使用顺序检验来分析协变量的显着性。 使用协变量时还要始终检查 VIF。 在您的情况下，它们似乎低于 2，这很好。
最小二乘均值是设置为某个中性值的预测公式的函数，并且是这些名义因子水平的均值。 我添加了一个数据表，其中包含拟合模型脚本和保存的结果预测公式。 Slow 的 LS 均值在 JMP 中确实是正确的。
非常感谢！！ 太清楚了！！ 我爱 ”预测表达式”看起来不错。
非常感谢。
