Ein Wissenschaftler untersucht die Ausbeute von sechs Luzernesorten auf vier zufällig ausgewählten Feldern. Der Ertrag auf den einzelnen Feldern wurde für die einzelnen Sorten aufgezeichnet.
Der Wissenschaftler möchte feststellen, ob sich die Sorte der Luzernepflanzen auf die mittlere Ausbeute auswirkt. Er verfügt über 4 Felder, auf denen er Daten erfassen kann. Der Wissenschaftler möchte jedoch modellieren können, wie die Luzernepflanzen auf Feldern wachsen, die in der Untersuchung nicht enthalten sind. Daher legt er das Feld, auf dem die Luzernepflanzen wachsen, als Zufallsfaktor fest. Der Wissenschaftler passt das Modell mit gemischten Effekten an und verwendet es, um einen Bereich wahrscheinlicher Werte für künftige Beobachtungen bei bestimmten Einstellungen zu berechnen.
Minitab berechnet die zwei Arten der Anpassung anhand der Gleichung für die bedingten Anpassungen und der Gleichung für die Randanpassungen, die aus dem gespeicherten Modell abgeleitet wurden. Die bedingte Anpassung von 3,885 entspricht der mittleren Ausbeute der Luzerne-Sorte 1 auf Feld 1. Die Randanpassung von 3,480 entspricht der mittleren Ausbeute der Luzerne-Sorte 1 auf einem zufällig ausgewählten Feld in der Zukunft.
Die Konfidenzintervalle zeigen, dass Sie sich zu 95 % sicher sein können, dass die mittlere Ausbeute für Luzerne-Sorte 1 auf Feld 1 zwischen 3,666 und 4,104 sowie die mittlere Ausbeute für Luzerne-Sorte 1 auf einem zufällig ausgewählten Feld zwischen 3,058 und 3,902 liegt. Die Prognoseintervalle zeigen, dass Sie sich zu 95 % sicher sein können, dass eine einzelne neue Ausbeute für Luzerne-Sorte 1 auf Feld 1 zwischen 3,462 und 4,309 sowie eine einzelne neue Ausbeute für Luzerne-Sorte 1 auf einem zufällig ausgewählten Feld zwischen 2,536 und 4,424 liegen wird.
Terme |
---|
Feld Sorte |
Variable | Einstellung |
---|---|
Feld | 1 |
Sorte | 1 |
Typ | Anpassung | SE Anpassung | DF KI | 95%-KI | DF PI | 95%-PI | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Bedingt | 3,885 | 0,103 | 15,58 | (3,666; 4,104) | 15,16 | (3,462; 4,309) | |
Rand | 3,480 | 0,163 | 4,92 | (3,058; 3,902) | 4,92 | (2,536; 4,424) | X |