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