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扱っています。良い例としては、植物のすべての葉の長さです。JMP PRO 13 で混合モデルの分析プラットフォームを選択しました。成長期間中に 4 回測定を行いました。処理は 4 つの種と 3 つの窒素レベルでした。以下の「JMP PRO 13 ppt による反復測定のフィッティング」に従いました。
私は時間依存の共分散構造 (AR1、空間、テプリッツ、前依存) を選択しました。しかし、処理の葉の順位が同じ場合のみ結果を取得できました。個々の植物の発育の違いにより、私のデータでは植物 (処理) ごとに葉の順位が異なります。他の植物よりも早く発育する植物の不均等な葉の順位の問題をどのように処理すればよいでしょうか。比較対象には異なる発育速度 (葉の順位) を持つ 4 つの異なる種があるため、不均等な葉の順位を処理する方法を見つけることが重要です。
私の固定モデルは、種、N レベル、および葉の順位の完全因子でした。
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、各測定日における治療ごとに固有の番号として開発されました。
ご協力いただければ幸いです。
ここは別のリソースそれはあなたを助けるかもしれません。
