混合模型平台您好，我有一个相当大的数据集，我试图评估 1992 年至 2021 年新罕布什尔州捕获的成品中的汞含量如何变化，并评估这些汞含量在整个时间线上各县之间的差异。
我的数据如下
DV = 总汞含量（Log10 比例，连续）
IV 固定 1= 鱼长（连续）
IV 固定 2= 捕捞年份（分类、数字/标称）
IV 固定 3= 捕捞年份 * 长度
IV 固定 4= 县（分类、字符/名义）
IV 随机 1= 湖（分类、特征/名义）
IV 随机 2= 湖泊 * 捕捞年份
我已在此处的拟合模型平台中指定了这一点。
这些是我的输出结果
我很好奇
1. 我应该如何解释 REML 输出菜单中的变异系数值？ （这些值也出现负值）
2. 如何有意义地将负截距解释为我的参数估计值，因为不可能有负基线汞浓度
3. 如何解释随机效应的组间和组内变化（湖泊内、湖泊间和跨湖年鱼类汞的变化）
4. 如何从效果详细信息红色三角形下拉菜单中反向转换我的 LS 均值。
考虑到这是我的输出，我也有兴趣看看是否还有其他我需要做/探索的事情？
感谢您对此的洞察力。
高级统计建模基础数据分析与建模苹果系统回复：混合模型平台你好@IWRRI ： 一些东西：
1. CV 是 100*sqrt(VC)/mean，其中 VC 是各自的 Var Comp。 它是负数，因为你的平均值是负数（我将在下面的 2 中讨论）。但是，这些 CV 是针对对数标度数据的。您对原始比例感兴趣。 在这种情况下，在 Excel 中，CV = 100*sqrt(exp(Var Comp)-1)。 例如，对于 Lake 随机效应，您的 Var Comp = 0.0392767。 CV（未转换的比例）则为 20.01455169。更多关于简历的信息。 https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_variation#Log-normal_data
2. 的截距在对数刻度（不是原始刻度）中为负数。
3.这是一个复杂的问题。 非常简短的回答是，这是对总可变性的划分……因此您可以了解可变性的来源，并可能优先考虑您的资源。
4. 您可以通过保存输出并反向转换 LSMeans（例如 10^LSMean）及其各自的区间来“手动”执行此操作。 不过要小心解释；对数尺度中算术平均值的差异转换回原始尺度中几何平均值的比率。
回复：混合模型平台你好@IWRRI ,
关于一般观点的一些评论：
- 我不确定为什么/如何变量 lake 可以是一个随机变量而不是县（这听起来也是一个位置变量，并且因为它是观测数据而像 lake 一样“随机”？ 所以只有所有可能位置的一小部分，也就是来自更大人口的随机样本）？
- Year 同样的问题，我不明白为什么/如何将其视为固定效应，因为它是一项观察性研究，您无法控制时间，您可能对每年的变化/方差比对每年的变化/方差更感兴趣每年的平均值 ? 分析中的年份 (1992-2021) 只是从可能的更大时间范围内随机抽取的样本。
- 我还建议使用“混合模型”平台而不是“最小二乘法”方法，因为您结合了随机和固定效果：混合模型和随机效应模型 (jmp.com)
由于我不完全了解您的主题，因此我的一些问题可能听起来很幼稚或不适合您的主题。 如果是这样，您可以忽略它们。 我希望这些问题和评论可以帮助你，
