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。

Minitabが表示する適合応答値の種類は、モデル内の応答変数の種類によって変わります。Minitabは、以下の種類の適合値を表示します。
  • 長さや重さなどの、連続測度が含まれる応答変数の平均。
  • サンプルごとの欠陥数などの、ポアソン分布に従うカウント数が含まれる応答変数の平均。
  • 合格・不合格などの、2つの可能性がある結果が含まれる応答変数の確率。
  • 変動性の分析を使用して適合されるモデルの標準偏差。

熱流量の予測

回帰式 熱流量 = 389.2 + 2.12 東 + 5.318 南 - 24.13 北
設定 変数 設定 東 35 南 34 北 16
予測 適合値の標 適合値 準誤差 95%信頼区間 95%予測区間 258.242 2.35414 (253.393, 263.090) (239.882, 276.601)
主要な結果:適合値、95%の予測区間(PI)

これらの結果では、適合値は258.242であり、「東」が35、「南」が34、「北」が16の時の熱流量の適合平均です。これらの設定では、95%の予測区間は239.882~276.601です。

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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