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Least-Squares Means: The<i>R</i>Package<b>lsmeans</b>

Russell V. Lenth · Journal of Statistical Software · 2016

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Least-squares means are predictions from a linear model, or averages thereof. They are useful in the analysis of experimental data for summarizing the effects of factors, and for testing linear contrasts among predictions. The lsmeans package (Lenth 2016) provides a simple way of obtaining least-squares means and contrasts thereof. It supports many models fitted by R (R Core Team 2015) core packages (as well as a few key contributed ones) that fit linear or mixed models, and provides a simple way of extending it to cover more model classes.

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APA 7

Lenth, R. V. (2016). Least-Squares Means: TheRPackagelsmeans. https://doi.org/10.18637/jss.v069.i01

MLA

Lenth, Russell V. "Least-Squares Means: TheRPackagelsmeans." 2016. https://doi.org/10.18637/jss.v069.i01.

Chicago

Lenth, Russell V. 2016. "Least-Squares Means: TheRPackagelsmeans.". https://doi.org/10.18637/jss.v069.i01.

Harvard

Lenth, R. V. 2016, Least-Squares Means: TheRPackagelsmeans, Journal of Statistical Software, available at: https://doi.org/10.18637/jss.v069.i01 [Accessed 8 Aug. 2026].

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Titolo
Least-Squares Means: The<i>R</i>Package<b>lsmeans</b>
Autore / collaboratori
Russell V. Lenth
Editore
Journal of Statistical Software
Anno di pubblicazione
2016
Lingua
Inglés

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