Ejemplo de Predecir para Ajustar modelo de efectos mixtos

Un investigador evalúa el rendimiento de seis variedades de alfalfa en cuatro campos seleccionados de forma aleatoria. El rendimiento de cada variedad se registró para cada campo.

El investigador desea saber si la variedad de alfalfa afecta el rendimiento medio. El investigador tiene 4 campos donde puede recopilar datos. Sin embargo, quiere poder modelar cómo crecerán las alfalfas en campos que no están incluidos en el experimento. Por lo tanto, el investigador hace que el campo donde crece la alfalfa sea un factor aleatorio. El investigador ajusta el modelo de efectos mixtos y lo utiliza para calcular un intervalo de valores probables para futuras observaciones con configuraciones específicas.

  1. Abra los datos de muestra, Alfalfa.MTW.
  2. Elija Estadísticas > ANOVA > Modelo de efectos mixtos > Predecir.
  3. En Respuesta, seleccione Rendimiento.
  4. En la tabla, seleccione 1 para Campo y 1 para Variedad.
  5. Haga clic en Aceptar.

Interpretar los resultados

Minitab utiliza la ecuación condicional y la ecuación marginal obtenidas a partir del modelo almacenado para calcular los dos tipos de ajuste. El ajuste condicional de 3.885 representa el rendimiento medio de la variedad de planta 1 de alfalfa en el campo 1. El ajuste marginal de 3.480 es el rendimiento medio de la variedad de planta 1 de alfalfa en un campo seleccionado de forma aleatoria en el futuro.

Los intervalos de confianza indican que usted puede estar 95% seguro de que el rendimiento medio de la variedad 1 de alfalfa en el campo 1 está entre 3.666 y 4.104, y el rendimiento medio de la variedad 1 de alfalfa en un campo seleccionado de manera aleatoria está entre 3.058 y 3.902. Los intervalos de predicción indican que usted puede estar 95% seguro de que un solo rendimiento nuevo de la variedad 1 de alfalfa del campo 1 estará entre 3.462 y 4.309, y un solo rendimiento nuevo de la variedad 1 de alfalfa de un campo seleccionado aleatoriamente estará entre 2.536 y 4.424.

Predicción para Rendimiento

Información sobre el modelo de efectos mixtos Términos Campo Variedad
Configuración Valor de Variable configuración Campo 1 Variedad 1
Predicción EE de Tipo Ajuste ajuste GL IC IC de 95% GL IP IP de 95% Condicional 3.885 0.103 15.58 (3.666, 4.104) 15.16 (3.462, 4.309) Marginal 3.480 0.163 4.92 (3.058, 3.902) 4.92 (2.536, 4.424) X X denota un punto poco común en relación con los niveles de predictor utilizados para ajustar el modelo.
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