안녕하세요, 제 질문은 JMP에서 공분산 분석 테이블을 보는 방법에 관한 것입니다.
위의 데이터가 있고 높이를 공변량으로 간주하고 공분산 분석을 수행했습니다.
첫째, 파란색 상자는 Control, Fast 및 Slow의 실제 평균이 각각 12.13, 9.41 및 15.83이기 때문에 공변량에 의한 "조정된 평균"이라고 생각합니다.
따라서 두 번째로 매개변수 추정값(빨간색 상자)은 절편을 제공하고 τ 1 및 τ2(τ3=0), 그리고 나는 그것을 추정할 수 있다
제어: 9.6717502 - 0.142494 + 0.0558x
빠른: 9.6717502 - 3.286649 + 0.0558x
느림: 9.6717502 + 0.0558x
공변량(높이)의 평균은 49.9이므로 다음을 추정할 수 있습니다.
제어: 9.53 + 0.0558 * 49.9 ≈ 12.314
빠름 : 6.39 + 0.0558 * 49.9 ≈ 9.17
느림 : 9.6717502 + 0.0558 * 49.9 ≈ 12.457
JMP(파란색 상자)의 수정 평균과 비교하면 제어 및 빠름은 맞지만 느림은 다릅니다. JMP는 다음과 같이 말합니다. 15.885810.
내 느린 계산은 12.457입니다. 공분산 분석에 대해 잘못 이해하고 있습니까? 아니면 JMP가 일반 공분산 분석과 다른 방식으로 계산합니까?
이것을 어떻게 해석할 수 있는지 알려주실 수 있습니까?
항상 많은 감사합니다!!!
비슷하지만 JMP가 범주형 비료 요소를 코딩하는 방식으로 인해 모델이 약간 벗어났습니다.
보고 싶은 것을 보는 가장 쉬운 방법은 빨간색 삼각형으로 이동하여
견적 > 예측 표현식 표시:
또는 빨간색 삼각형에서 Estimates > Expanded Estimates를 선택합니다.
JMP가 코딩을 수행하는 방식에서는 범주형 변수의 추정값이 0이 되어야 합니다. 따라서 느린 추정치 = -1*(대조 추정치 + 빠른 추정치) = -1*(-.142494 + -3.286649) = 3.4291433, 0이 아닙니다.
당신의 분석에 대한 몇 가지 생각. 먼저 모형에 공변량을 입력하고 순차 검정을 사용하여 공변량의 유의성을 분석해야 합니다. 또한 공변량을 사용할 때 항상 VIF를 확인하십시오. 귀하의 경우에는 2 미만인 것으로 보입니다.
최소 제곱 평균은 일부 중립 값으로 설정된 예측 공식의 함수이며 해당 명목 요인 수준의 평균입니다. 피팅 모델 스크립트와 결과 예측 공식이 저장된 데이터 테이블을 추가했습니다. 슬로우에 대한 LS 평균은 JMP에서 실제로 정확합니다.
정말 고맙습니다!! 너무 명확해!! 나는 사랑한다 " 예측 표현" 잘 된 것 같다.
감사합니다.
