安定性分析の予測のすべての統計量

解釈

適合値は、データセットに含まれる観測値ごとの特定のx値をモデル式に入力することによって計算されます。

たとえば、式がy = 5 + 10xの場合に、X値が2ならば、適合値は25（25 = 5 + 10(2)）となります。

Minitabは、データの値と比較して異常な予測値を持つ予測に注釈を加えます。古いサンプルでさらに検定するだけで、保存期間推定値が正確であるかを確認できます。

解釈

適合値の標準誤差は、平均応答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、予測される平均応答の精度は高くなります。たとえば、分析者が配達時間を予測するモデルを開発するとします。変数設定のひとつのセットに、モデルは3.80日の平均配達時間を予測します。これらの設定の適合値の標準誤差は0.08日です。変数設定の2つめのセットに、モデルは適合値の標準誤差の0.02日で同じ平均配達時間を生成します。分析者は、変数設定の2つめのセットの平均配達時間が3.80日近くであるということに、より自信を持つことができます。

適合値とともに、適合値の標準誤差を使用して、平均応答の信頼区間を作成できます。たとえば、自由度の数に基づいて、95%の信頼区間は予測平均から標準誤差のおよそ2個分の範囲になっています。配達時間では、標準誤差が0.08日の際の予測平均の3.80日の95%の信頼区間は、（3.64、3.96）日です。これは、95%の信頼度で、母集団の平均がこの範囲に含まれることを意味します。標準誤差が0.02日の際、95%の信頼区間は、（3.76、3.84）日です。変数設定の２つめのセットの信頼区間は、標準誤差がより小さいことから、より狭くなります。

解釈

信頼区間を使用して、変数の観測値に関する適合値の推定値を評価します。

たとえば、信頼水準が95%の場合、モデルに含まれる因子や予測変数における特定の値の母平均が信頼区間に含まれていることが95%信頼できます。信頼区間は、結果の実質的な有意性を評価するのに役立ちます。状況に応じた専門知識を利用して、信頼区間に実質的に有意な値が含まれているかどうかを判断します。信頼区間が広い場合は、将来の平均値の信頼度は下がります。信頼区間が広すぎて有用でない場合は、サンプルサイズを増やすことを検討します。

解釈

例えば、品質技師は、新しい医薬品の保存期間が54.79か月であると判断したとします。この分析の保存期間は、最も不適切なバッチの濃度が想定濃度の90％であることを品質技師が95％も信頼することはできない期間として定義されます。技師は、54.79か月において最も不適切なバッチの平均濃度を予測したいと考えます。

これらの結果では、平均応答の予測は約91.36%です。しかし、技師は、バッチ2から1錠の錠剤に対する値の範囲を推定したいとも考えています。予測区間は、54.79か月時点でのバッチ2の1錠の錠剤に対する予測濃度がおよそ89.3217～93.4001%にあることを95％信頼できることを示しています。