混合計画の分析の係数表

解釈

成分間の依存により、混合実験における成分の線形項に対するp値は表示されません。特に、成分の合計は固定量や合計比率である1になる必要があるため、1つの成分を変更すると他の成分も変えざるをえなくなります。さらに、定数は線形項に取り込まれているので、混合実験のモデルには定数は含まれません。

解釈

係数の標準誤差は、係数の推定値の精度を測定するために使用します。標準誤差が小さいほど、推定値の精度が高くなります。係数を標準誤差で割ったものがt値です。t統計量と関連付けられたp値が有意水準以下の場合、係数は統計的に有意であると結論付けることができます。

たとえば、技術者が太陽熱エネルギーテストの一環として、日射のモデルを推定したとします。

このモデルでは、北と南は焦点がインチ単位で測られています。北と南の係数は大きさでは似ています。南の係数の標準誤差は北のそれよりも小さくなっています。したがって、このモデルは南の係数をより高い精度で推定することができます。

北の係数の標準誤差は、それ自身の係数とほぼ同程度の大きさです。得られるp値は共通の有意水準よりも大きいため、北の係数が０と異なると結論付けることはできません。

南の係数は北の係数よりも０に近いですが、南の係数の標準誤差は同じように小さくなっています。得られるp値は共通の有意水準よりも小さくなります。南の係数の推定値のほうがより正確なため、南の係数は０とは異なると結論付けることができます。

統計的有意性は、重回帰においてモデルを縮小させる一つの判定基準となります。詳細は、モデルの縮約化を参照してください。

解釈

t値を使用してMinitabで計算されるp値に基づいて、係数が0と有意に異なるかどうかを検定することができます。

t値を使用して、帰無仮説を棄却するかどうかを判断できます。ただし、帰無仮説棄却のしきい値は自由度に依存しないため、p値が使用される頻度は高まります。t値に関する詳細については、t値を使用して、帰無仮説を棄却するかどうかを判断するを参照してください。

解釈

解釈

回帰分析において、どれくらい多重共線性（予測変数間の相関）が存在するかを表すのにVIFを使います。多重共線性は回帰係数の分散を増加させ、予測変数による応答変数への個々の影響力を評価するのが困難となる可能性があります。

成分の制約がある混合計画では、VIFの値が高くなる傾向にあります。

多重共線性とその効果を緩和する方法の詳細は、回帰の多重共線性を参照してください。