Alle Statistiken für Prognostizieren für Modell mit gemischten Effekten anpassen

Schätzen Sie mit den angepassten Gleichungen der Randwerte die Mittelwerte von Grundgesamtheiten der Antwortvariablen auf unterschiedlichen Stufen der festen Faktoren und bei unterschiedlichen Werten von Kovariaten. Für die angepassten Gleichungen der Randwerte wird angenommen, dass die Mittelwerte für die Terme mit Zufallsfaktoren gleich null sind.

Berechnen Sie mit den angepassten Gleichungen der bedingten Werte die bedingten Mittelwerte auf den spezifischen Stufen der festen Faktoren und Zufallsfaktoren. „Bedingt“ bedeutet, dass dies davon abhängt, dass die angegebenen Stufen der Zufallsfaktoren vorliegen.

Da ein Modell mit gemischten Effekten Faktoren enthält, werden die angepassten Gleichungen in einer Tabelle für alle Kombinationen der Faktorstufen im Modell angezeigt.

Minitab verwendet die angepassten Gleichungen und die Variableneinstellungen, um die Anpassungen zu berechnen. Wenn die Variableneinstellungen im Vergleich zu den Daten, auf deren Grundlage das Modell geschätzt wurde, ungewöhnlich sind, wird unter der Prognose eine Warnung angezeigt.

Verwenden Sie die Tabelle „Variableneinstellungen“, um sich zu vergewissern, dass die Analyse wie gewünscht durchgeführt wurde.

Die bedingten Anpassungen sind die Schätzwerte für die Mittelwerte der Antwortvariablen für die Einstellungen der festen Faktoren und die Einstellungen der Zufallsfaktoren im Datensatz. Die bedingten Anpassungen werden mit den angepassten Gleichungen der bedingten Werte berechnet.

Die Randanpassungen stellen Mittelwerte der Antwortvariablen auf verschiedenen Stufen von festen Faktoren dar. Die Randanpassungen werden mit den angepassten Gleichungen der Randwerte berechnet.

Der Standardfehler der Anpassung (SE Anpassung) ist ein Schätzwert der Streuung im geschätzten Mittelwert der Antwortvariablen für die angegebenen Variableneinstellungen. Der Standardfehler der Anpassung wird bei der Berechnung des Konfidenzintervalls für den Mittelwert der Antwortvariablen verwendet. Standardfehler sind immer nicht negativ.

Die Freiheitsgrade (DF) für das Konfidenzintervall (KI) entsprechen der Menge an Informationen in den Daten, mit denen das Konfidenzintervall für den Mittelwert der Antwortvariablen geschätzt wird.

Diese Konfidenzintervalle (KI) sind Bereiche von Werten, die wahrscheinlich die entsprechenden bedingten Mittelwerte und Randmittelwerte der Antwortvariablen enthalten.

Da die Stichproben zufällig sind, ist es unwahrscheinlich, dass zwei Stichproben aus einer Grundgesamtheit identische Konfidenzintervalle ergeben. Wenn Sie die Stichprobennahme jedoch viele Male wiederholen, enthält ein gewisser Prozentsatz der resultierenden Konfidenzintervalle den unbekannten Parameter der Grundgesamtheit. Der Prozentsatz dieser Konfidenzintervalle, die den Parameter enthalten, stellt das Konfidenzniveau des Intervalls dar.

Das Konfidenzintervall setzt sich aus den folgenden zwei Teilen zusammen:

Die Freiheitsgrade (DF) für das Prognoseintervall (PI) entsprechen der Menge an Informationen in den Daten, die zum Schätzen des entsprechenden Prognoseintervalls verfügbar sind.

Das Prognoseintervall ist ein Bereich, der wahrscheinlich einen einzelnen künftigen Wert der Antwortvariablen für eine ausgewählte Kombination von Variableneinstellungen enthält. Wenn Sie einen weiteren Datenpunkt mit derselben Variableneinstellung erfassen, liegt der neue Datenpunkt wahrscheinlich innerhalb des Prognoseintervalls. Schmalere Prognoseintervalle weisen auf eine genauere Prognose hin.