Spécifier les options pour la fonction Analyser la variabilité

Stat > DOE (plan d'expériences) > Plan factoriel > Analyser la variabilité > Options

Méthode d’estimation

Dans la zone Méthode d’estimation, choisissez entre l'estimation par la méthode des moindres carrés (Mcarrés) et l'estimation par le maximum de vraisemblance (EMaxV). Ces deux méthodes produisent des estimations équivalentes des coefficients dans le modèle saturé, lorsque le nombre de paramètres est égal au nombre de points de données.

Les différences entre les méthodes d'estimation par les moindres carrés et par le maximum de vraisemblance sont souvent minimes et vous pouvez utiliser l'une ou l'autre indifféremment. Vous pouvez utiliser les deux méthodes, puis déterminer si les résultats se confirment mutuellement. Si les résultats diffèrent, essayez de déterminer pourquoi. Par exemple, l'estimation par le maximum de vraisemblance part du principe que les données initiales suivent une loi normale. S'il est possible que vos données ne soient pas normalement distribuées, la méthode des moindres carrés fournira peut-être de meilleures estimations. En outre, la méthode des moindres carrés ne permet pas de calculer de résultats pour des données qui contiennent un écart type égal à zéro. La méthode du maximum de vraisemblance peut fournir des estimations, selon le modèle.

Vous pouvez utiliser à la fois la méthode des moindres carrés et celle du maximum de vraisemblance, car la première fournit de meilleures valeurs de p, tandis que la seconde fournit des coefficients plus précis1. Pour adopter cette approche, procédez comme suit :
  1. Utilisez les valeurs de p de la méthode des moindres carrés afin de déterminer les termes qui sont statistiquement significatifs.
  2. Réajustez le modèle en excluant les termes non significatifs pour identifier le modèle réduit adapté.
  3. Utilisez la méthode par le maximum de vraisemblance pour estimer les coefficients finaux du modèle, ainsi que déterminer les valeurs ajustées et les valeurs résiduelles.

Niveau de confiance pour tous les intervalles

Indiquez le seuil de confiance des intervalles de confiance pour les coefficients et les valeurs ajustées.

Un niveau de confiance de 95 % est généralement efficace. Un niveau de confiance de 95 % indique que, sur 100 échantillons prélevés parmi la population, l'intervalle de confiance d'environ 95 de ces échantillons contient la réponse moyenne. Pour un fichier de données spécifique, un niveau de confiance inférieur produit un intervalle moins large et un niveau de confiance supérieur produit un intervalle plus large.

Remarque

Pour afficher les intervalles de confiance, accédez à la sous-boîte de dialogue Résultats, puis, dans Affichage des résultats, sélectionnez Tableaux développés.

Type d'intervalle de confiance

Sélectionnez le type d'intervalle de confiance ou de borne à afficher.

Par exemple, la concentration moyenne prévue de solides dissous dans l'eau est de 13,2 mg/L. L'intervalle de confiance à 95 % pour la moyenne des futures observations multiples est compris entre 12,8 mg/L et 13,6 mg/L. La borne supérieure de 95 % pour la moyenne des futures observations multiples est de 13,5 mg/L, ce qui est plus précis car la borne est plus proche de la moyenne prévue.
  • Bilatéral : utilisez un intervalle de confiance bilatéral pour estimer les valeurs inférieure et supérieure probables pour la réponse moyenne.
  • Borne inférieure : utilisez une borne inférieure pour estimer une valeur inférieure probable pour la réponse moyenne.
  • Borne supérieure  : utilisez une borne de confiance supérieure pour estimer une valeur supérieure probable pour la réponse moyenne.: utilisez une borne de confiance supérieure pour estimer une valeur supérieure probable pour la réponse moyenne.

Tableau des moyennes

Vous pouvez afficher les moyennes issues des moindres carrés pour les effets principaux, les effets principaux et les interactions à deux facteurs, ou tous les termes du modèle dans les résultats. Vous pouvez également afficher les moyennes pour un sous-ensemble de ces termes ou pour aucun des termes.

Si vous sélectionnez Termes spécifiés, utilisez les boutons fléchés pour déplacer les termes d'une liste à l'autre. La liste Termes disponibles montre tous les termes pour lesquels il est possible d'afficher des moyennes. Minitab affiche les moyennes des termes dans Termes sélectionnés. Sélectionnez un ou plusieurs termes dans l'une des listes, puis cliquez sur un bouton fléché. Les doubles flèches déplacent tous les termes d'une liste à l'autre. Vous pouvez aussi déplacer un terme en double-cliquant dessus. Si un terme n'apparaît pas dans la liste, vous devez l'ajouter au modèle.

1 Nair, V.N. et Pregibon, D. (1988), "Analyzing Dispersion Effects From Replicated Factorial Experiments," Technometrics, 30, pp.247-257.
En utilisant ce site, vous acceptez l'utilisation de cookies à des fins d'analyse et de personnalisation du contenu.  Lisez notre politique