親愛なるみんな、
葉のランクに依存する植物の応答変数を使用しています。 良い例は、植物の葉の長さです。 JMP PRO13で混合モデルの分析プラットフォームを選択しました。 成長期に4回測定を行った。 処理は4種と3レベルの窒素でした。 以下の「JMPPRO13ppt ..によるフィッティング反復測定」に従いました。
時間依存の共分散構造（AR1、Spatial、Toeplitz、およびantedependent）を選択しました。 しかし、処理のリーフランクが同じである場合にのみ結果を得ることができました。 私のデータは、個々の植物の発達の違いのために、植物（処理）ごとに異なる葉のランクを持っています。 他よりも早く成長する植物の不均等な葉のランクの問題をどのように扱うことができますか？ 比較されている発達率（葉のランク）が異なる4つの異なる種があるため、不均等な葉のランクを処理するためのアプローチを見つけることが重要です。
私の固定モデルは次のとおりです。種の完全な階乗、Nレベル、および葉のランク。
繰り返されたのは、連続変数または名目変数としての時間でした。
被験者は、各測定日の治療の一意の番号として開発されました。
私はあなたが提供できるどんな助けにも感謝します。
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