该帮助的版本不再更新，请参见https://www.jmp.com/support/help/zh-cn/15.2 获取最新的版本.


拟合线性模型 • 多元响应模型
上一个
 • 
下一个
多元响应模型
使用多元方差分析拟合关系
多元模型用一组效应拟合几个响应（Y 变量）。可以使用适当的响应设计检验 Y 变量上的函数。
除了创建标准 MANOVA（多元方差分析）模型外，您还可以使用以下方法：
•
重复测量分析，用于以下情况：对每个对象进行重复测量并且您要分析各测量值中对象间和对象内的效应。当测量值上的相关性结构具有任意性时，该多元方法特别重要。
•
典型相关性，用于查找 X 和 Y 变量具有最高相关性的线性组合。
•
判别分析，用于找到点和各组的多元均值之间的距离公式，以便可以将点分类到最有可能位于其中的组。更完整的判别分析是在判别平台中执行的。
多元拟合从显示参数估计值和最小二乘均值的初步分析开始。然后您可以指定 Y 变量上的响应设计并执行多元检验。
目录 
多重响应模型的示例
“多元方差分析”报表
“多元方差分析拟合”选项
响应规格
“选择响应”选项
“定制检验”选项
多元检验
扩展的多元报表
多元检验的比较
一元检验和球形检验
具有重复测量的多元模型
重复测量示例
复合多元模型的示例
判别分析
“保存判别值”选项的示例
“多元方差分析”特质的统计详细信息
多元检验
近似 F 检验
典型详细信息