Hallo, meine Frage bezieht sich auf die Anzeige der Tabelle der Kovarianzanalyse in JMP.
Ich habe die obigen Daten und betrachte die Höhe als Kovariate und habe die Kovarianzanalyse durchgeführt.
Erstens denke ich, dass das blaue Kästchen durch Kovariate "angepasster Mittelwert" ist, da der tatsächliche Mittelwert für Kontrolle, Schnell und Langsam 12,13, 9,41 bzw. 15,83 beträgt.
Daher liefert zweitens die Parameterschätzung (rotes Kästchen) den Schnittpunkt und τ 1 und 2 (τ3 =0), und dann kann ich das abschätzen
Steuerung: 9,6717502 - 0,142494 + 0,0558x
Schnell: 9,6717502 - 3,286649 + 0,0558x
Langsam: 9,6717502 + 0,0558x
Der Durchschnitt der Kovariate (Höhe) beträgt 49,9, und daher kann ich schätzen, dass
Kontrolle: 9,53 + 0,0558 * 49,9 ≈ 12,314
Schnell: 6,39 + 0,0558 * 49,9 ≈ 9,17
Langsam: 9,6717502 + 0,0558 * 49,9 ≈ 12.457
Verglichen mit dem angepassten Mittelwert in JMP (blaues Kästchen) ist Kontrolle und Schnell korrekt, aber langsam ist anders. JMP sagt, es ist 15.885810.
Meine Berechnung für Slow ist 12.457. Verstehe ich die Kovarianzanalyse falsch oder berechnet JMP anders als die allgemeine Kovarianzanalyse?
Könnten Sie mir sagen, wie ich das interpretieren kann?
Immer vielen Dank!!!
Sie sind nah dran, aber Ihre Modelle liegen aufgrund der Art und Weise, wie JMP den kategorialen Düngerfaktor codiert, etwas daneben.
Der einfachste Weg, um zu sehen, was Sie sehen möchten, ist, zum roten Dreieck zu gehen und auszuwählen
Schätzungen > Vorhersageausdruck anzeigen:
oder wählen Sie im roten Dreieck Schätzungen > Erweiterte Schätzungen:
Die Art und Weise, wie JMP die Codierung durchführt, erfordert, dass die Schätzungen einer kategorialen Variablen zu 0 addieren. Somit ist die Schätzung für langsam = -1*(Kontrollschätzung + schnelle Schätzung) = -1*(-.142494 + -3.286649) = 3.4291433, nicht 0.
Nur ein paar Gedanken zu Ihrer Analyse. Sie sollten die Kovariate zuerst in das Modell eingeben und sequenzielle Tests verwenden, um die Signifikanz der Kovariate zu analysieren. Überprüfen Sie auch immer die VIFs, wenn Sie Kovariaten verwenden. In Ihrem Fall scheinen sie unter 2 zu liegen, was gut ist.
Die Mittelwerte der kleinsten Quadrate sind eine Funktion der Vorhersageformel, die auf einen neutralen Wert eingestellt ist, und ist der Mittelwert dieser nominalen Faktorniveaus. Ich habe eine Datentabelle mit dem Fit-Modell-Skript hinzugefügt und die resultierende Vorhersageformel gespeichert. Die LS-Mittel für Slow sind in JMP ja richtig.
Ich danke dir sehr!! Es ist so klar!! Ich liebe " Vorhersageausdruck" Es sieht gut aus.
Vielen Dank.
