混合効果モデルを適合用の予測の主要な結果を解釈する

最初に、応答の予測平均を決定します。その後、予測区間を調べて、1つの将来の観測値になる可能性の高い値の範囲を特定します。

適合応答値(fit)は、指定された変数設定の点推定です。

予測区間(PI)は、変数設定の指定された組み合わせの1つの将来の応答が含まれる可能性のある範囲です。同じ変数設定で別のデータ点を収集した場合、そのデータ点は予測区間に入っている可能性が高いといえます。予測区間が狭いほど、その予測の精度が高いことを示しています。

変量因子の実際の水準がわからないときは、周辺予測区間を使用します。変量因子設定の特定の組み合わせがわかるときは、条件付き予測区間を使用します。

生産高の予測

混合効果モデル情報 項 畑 品種
設定 変数 設定 畑 1 品種 1
予測 適合 値の標 信頼区間 予測区間 タイプ 適合値 準誤差 自由度 95%信頼区間 自由度 95%予測区間 条件付き 3.885 0.103 15.58 (3.666, 4.104) 15.16 (3.462, 4.309) 周辺 3.480 0.163 4.92 (3.058, 3.902) 4.92 (2.536, 4.424) X Xは、モデルの適合に使用される予測変数水準を基準にする異常な点を表します。
主要な結果:適合値、95%の予測区間(PI)

これらの結果では、保存されたモデルから得られる条件付きの式と周辺式を使用して、2種類の適合値を計算します。条件付き適合値3.885は、生育地1での品種1のアルファルファの収穫量の平均です。周辺適合値3.480は、ランダムに選択した生育地での品種1のアルファルファの将来の収穫量の平均です。

予測区間は、生育地1から得られる品種1のアルファルファの1つの新しい収穫量が3.462~4.309であり、ランダムに選択された生育地の品種1のアルファルファの1つの新しい収穫量が2.536~4.424であることを95%信頼できることを示しています。

プロセスに関する専門知識を使用して、予測区間が許容可能な境界内に収まるかどうかを判断します。

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