Méthodes et formules pour les statistiques d'adéquation de l'ajustement pour la fonction Analyser un plan de criblage définitif

S

Terme	Description
CA MOY ERR	carré moyen de l'erreur

Le R² est également appelé coefficient de détermination.

Terme	Description
y_i	i^e valeur de réponse observée
	réponse moyenne
	i^e réponse ajustée

Minitab affiche zéro lorsque les calculs de R² ajusté génèrent des valeurs négatives.

Terme	Description
	i^e valeur de réponse observée
	i^ème réponse ajustée
	réponse moyenne
n	nombre d'observations
p	nombre de termes dans le modèle

Minitab affiche zéro lorsque les calculs de R² (prév) génèrent des valeurs négatives.

Terme	Description
y_i	i^e valeur de réponse observée
	réponse moyenne
n	nombre d'observations
e_i	i^e valeur résiduelle
h_i	i^e élément sur la diagonale de X(X'X)^–1X'
X	matrice du plan

Evalue la capacité de prévision de votre modèle et est calculé de la manière suivante :

Terme

Description

nombre d'observations

e_i

i^e valeur résiduelle

h_i

i^e élément diagonal de

X (X' X)^-1X'

Pour les analyses non pondérées, Minitab utilise l'équation suivante :

Pour une analyse où les observations sont pondérées, Minitab utilise l'équation suivante :

Les observations dont la pondération est de 0 ne sont pas dans l'analyse.

Terme	Description
n	nombre d'observations
R	somme des carrés de l'erreur pour le modèle
w_i	pondération pour l'i^e observation

La valeur AICc n'est pas calculée quand .

Terme	Description
n	nombre d'observations
p	nombre de coefficients dans le modèle, constante incluse

Terme	Description
p	nombre de coefficients dans le modèle, constante incluse
n	nombre d'observations

Terme	Description
SCE_p	somme des carrés de l'erreur pour le modèle examiné
CME_m	carré moyen de l'erreur pour le modèle incluant tous les termes candidats
n	nombre d'observations
p	nombre de termes dans le modèle, constante incluse