Todos los estadísticos de Predecir para Ajustar modelo de efectos mixtos

Utilice las ecuaciones ajustadas marginales para estimar las medias de población de la respuesta en diferentes niveles de los factores fijos y diferentes valores de las covariables. Las ecuaciones ajustadas marginales presuponen que las medias de los términos de factor aleatorio son cero.

Utilice las ecuaciones condicionales para calcular las medias condicionales para la respuesta en los niveles específicos de los factores fijos y aleatorios. Condicional implica que depende de los niveles especificados de los factores aleatorios.

Puesto que un modelo de efectos mixtos incluye factores, las ecuaciones ajustadas se muestran en una tabla para todas las combinaciones de los niveles de factor incluidos en el modelo.

Minitab utiliza las ecuaciones ajustadas y la configuración de las variables para calcular los ajustes. Si los valores de las variables son poco comunes en comparación con los datos utilizados para estimar el modelo, se mostrará una advertencia debajo de la predicción.

Utilice la tabla de valores de configuración de las variables para comprobar que el análisis se haya realizado tal como estaba previsto.

Los ajustes condicionales son las estimaciones de los valores de respuesta media con las configuraciones de factores fijos y aleatorios especificadas en el conjunto de datos. Los ajustes condicionales se calculan a partir de las ecuaciones ajustadas condicionales.

Los ajustes marginales representan las respuestas medias en diferentes niveles de los factores fijos. Los ajustes marginales se calculan a partir de las ecuaciones ajustadas marginales.

El error estándar del ajuste (EE ajuste) estima la variación en la respuesta media estimada para la configuración especificada de las variables. El cálculo del intervalo de confianza para la respuesta media utiliza el error estándar del ajuste. Los errores estándar son siempre no negativos.

Los grados de libertad (GL) para el intervalo de confianza (IC) representan la cantidad de información en los datos para estimar el intervalo de confianza para la respuesta media.

Estos intervalos de confianza (IC) son rangos de valores que es probable que contengan las respuestas medias condicionales y marginales correspondientes.

Puesto que las muestras son aleatorias, es poco probable que dos muestras de una población produzcan intervalos de confianza idénticos. Sin embargo, si se toman muchas muestras, un determinado porcentaje de los intervalos de confianza resultantes incluirá el parámetro de población desconocido. El porcentaje de estos intervalos de confianza que contiene el parámetro es el nivel de confianza del intervalo.

El intervalo de confianza consta de las dos partes siguientes:

Los grados de libertad (GL) del intervalo de predicción (IP) representan la cantidad de información en los datos para estimar el intervalo de predicción correspondiente.

El intervalo de predicción es un rango que es probable que contenga una respuesta futura individual para una combinación seleccionada de valores de configuración de las variables. Si usted recolecta otro punto de los datos con la misma configuración de las variables, es probable que el nuevo punto de los datos se encuentre dentro del intervalo de predicción. Los intervalos de predicción más estrechos indican una predicción más precisa.