安定性分析の予測の主要な結果を解釈する

安定性分析を解釈するには、次の手順を実行します。主要な結果には回帰式、適合値、信頼区間、予測区間が含まれています。

ステップ1: 項と応答の関連度を調べる

Minitabは、応答の予測値(適合値とも呼ばれる)を計算するために使用する式を表示します。

回帰式 バッチ 1 薬品濃度 = 99.853 - 0.090918 月 2 薬品濃度 = 100.15 - 0.16047 月
主要な結果: 回帰式

これらの結果では、バッチ1から得られる予測値は、薬品濃度 = 99.853 - 0.090918か月という式を使用して計算します。バッチ1の傾き0.090918は、バッチ2の傾き0.16047よりも小さく、バッチ1の濃度はバッチ2の強度よりもゆっくりと減少します。

ステップ2: 平均応答を推定する

信頼区間は、特定の予測値における推定された平均応答値が分類されると予測される範囲です。この区間は、信頼水準と適合値の標準誤差から計算される下限と上限によって定義されます。

設定 変数 設定 月 54.79 バッチ 2 予測 適合値の標 適合値 準誤差 95%信頼区間 95%予測区間 91.3609 0.801867 (89.7233, 92.9986) (89.3217, 93.4001) XX XX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非常に異常な点を表しま す。
主要な結果: 信頼区間

これらの結果では、バッチ2の54.79か月における平均薬品濃度がおよそ89.7~93.0%であるということを95%の信頼性で推定できます。

ステップ3: 予測応答を推定する

予測区間(PI)は、任意の予測値セットを持つ1つの観測値の予測応答が含まれると予想される範囲です。この区間は、信頼水準と予測の標準誤差から計算される下限と上限によって定義されます。平均応答の場合と比較して、単一の応答を予測する際には不確実性が増加するので、予測区間は必ず信頼区間よりも広くなります。

設定 変数 設定 月 54.79 バッチ 2 予測 適合値の標 適合値 準誤差 95%信頼区間 95%予測区間 91.3609 0.801867 (89.7233, 92.9986) (89.3217, 93.4001) XX XX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非常に異常な点を表しま す。
主要な結果: 予測区間

これらの結果では、54.79か月においてバッチ2から得られる1錠の錠剤の予測濃度はおよそ89.3~93.4%であるという説明を95%信頼できます。

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