こんにちは、私の質問は、JMPで共分散分析の表を表示する方法についてです。
上記のデータがあり、高さを共分散と見なし、共分散分析を行いました。
まず、コントロール、高速、低速の実際の平均はそれぞれ12.13、9.41、15.83であるため、青いボックスは共変量による「調整済み平均」だと思います。
したがって、次に、パラメーター推定値（赤いボックス）は切片とτ 1とτ2（τ3= 0）、そして私はそれを見積もることができます
コントロール：9.6717502-0.142494 + 0.0558x
高速：9.6717502-3.286649 + 0.0558x
遅い：9.6717502 + 0.0558x
共変量（高さ）の平均は49.9であるため、次のように見積もることができます。
コントロール：9.53 + 0.0558 *49.9≈12.314
高速：6.39 + 0.0558 *49.9≈9.17
遅い：9.6717502 + 0.0558 *49.9≈ 12.457
JMP（青いボックス）の調整された平均と比較すると、ControlとFastは正しいですが、Slowは異なります。 JMPはそれが15.885810。
Slowの計算は12.457です。 共分散分析について間違って理解していますか、またはJMPは一般共変性分析とは異なる方法で計算しますか？
これをどのように解釈できるか教えていただけますか？
いつもありがとう!!!
あなたは近くにいますが、JMPがカテゴリ別の肥料係数をコード化する方法のために、モデルは少しずれています。
見たいものを確認する最も簡単な方法は、赤い三角形に移動して選択することです。
見積もり>予測式を表示：
または、赤い三角形から[見積もり]> [拡張見積もり]を選択します。
JMPがコーディングを行う方法では、カテゴリ変数の推定値を0に追加する必要があります。 したがって、低速の推定値= -1 *（制御推定値+高速推定値）= -1 *（-。142494 + -3.286649）= 3.4291433、0ではありません。
あなたの分析についてのほんの少しの考え。 最初にモデルに共変量を入力し、順次テストを使用して共変量の有意性を分析する必要があります。 また、共変量を使用する場合は、常にVIFを確認してください。 あなたの場合、それらは2未満であるように見えます。これは良いことです。
最小二乗平均は、ある中立値に設定された予測式の関数であり、それらの名目上の因子レベルの平均です。 フィットモデルスクリプトと結果の予測式が保存されたデータテーブルを追加しました。 スローのLS平均はJMPでは確かに正しいです。
どうもありがとう！！ とてもクリアです!! 私は愛する "予測表現」うまくいったようです。
どうもありがとう。
