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.
Verwenden Sie das Randprognoseintervall, wenn Sie die tatsächlichen Stufen der Zufallsfaktoren nicht kennen. Verwenden Sie das bedingte Prognoseintervall, wenn Sie die spezifische Kombination aus Einstellungen der Zufallsfaktoren kennen.
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 |
In diesen Ergebnissen berechnet Minitab 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 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.
Nutzen Sie Ihre Kenntnisse des Prozesses, um zu entscheiden, ob das Prognoseintervall innerhalb von akzeptablen Grenzen liegt.