Interpretieren der wichtigsten Ergebnisse für Prognostizieren

Ermitteln Sie zuerst den prognostizierten Mittelwert der Antwortvariablen. Untersuchen Sie dann das Prognoseintervall, um einen Bereich wahrscheinlicher Werte für einen einzelnen künftigen Wert zu bestimmen.

Der angepasste Wert der Antwortvariablen (Anpassung) ist die Punktschätzung bei den angegebenen Variableneinstellungen.

Das Prognoseintervall (PI) ist ein Bereich, der wahrscheinlich einen einzelnen zukünftigen Wert der Antwortvariablen für eine angegebene Kombination von Variableneinstellungen enthält. Wenn Sie einen weiteren Datenpunkt mit denselben Variableneinstellungen erfassen, liegt der neue Datenpunkt wahrscheinlich innerhalb des Prognoseintervalls. Schmalere Prognoseintervalle weisen auf eine genauere Prognose hin.

Der von Minitab angezeigte Typ der angepassten Werte der Antwortvariablen hängt von dem Typ der Antwortvariablen in Ihrem Modell ab. Minitab zeigt die folgenden Typen von angepassten Werten an:
  • Mittelwerte für Antwortvariablen, die stetige Messwerte wie Länge oder Gewicht enthalten.
  • Mittelwerte für Antwortvariablen, die Anzahlen enthalten, die der Poisson-Verteilung folgen, beispielsweise die Anzahl an Fehlern pro Stichprobe.
  • Wahrscheinlichkeiten für Antwortvariablen, die nur zwei mögliche Spalten enthalten, z. B. bestanden/nicht bestanden.
  • Standardabweichungen für Modelle, die mit Streuung analysieren angepasst werden.

Prognose für Wärmefluss

Regressionsgleichung Wärmefluss = 389,2 + 2,12 Ost + 5,318 Süd - 24,13 Nord
Einstellungen Variable Einstellung Ost 35 Süd 34 Nord 16
Prognose SE Anpassung Anpassung 95%-KI 95%-PI 258,242 2,35414 (253,393; 263,090) (239,882; 276,601)
Wichtigste Ergebnisse: Anpassung, 95%-PI

In diesen Ergebnissen beträgt die Anpassung 258,242, was dem angepassten Mittelwert des Wärmeflusses entspricht, wenn Ost 35, Süd 34 und Nord 16 ist. Bei diesen Einstellungen erstreckt sich das 95%-Prognoseintervall von 239,882 bis 276,601.

Nutzen Sie Ihre Kenntnisse des Prozesses, um zu entscheiden, ob das Prognoseintervall innerhalb von akzeptablen Grenzen liegt.

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