확정 선별 설계 분석에 대한 방법 표

반올림한 λ

기본적으로 Minitab에서는 이 값이 보다 직관적인 변환에 해당하기 때문에 최적 λ(람다)를 가장 가까운 반으로 반올림합니다. 변환을 위한 최적값을 사용하려면 도구 > 옵션 > 선형 모형 > 결과 표시을 선택하십시오.

해석

일반적인 반올림 람다 값 및 이 값들이 반응 변수를 변환하는 방법은 다음과 같습니다.
람다 변환
-2 −Y-2 = −1 / Y2
-1 −Y-1 = −1 / Y
-0.5 −Y-0.5 = −1 / (Y의 제곱근)
0 log (Y)
0.5 Y0.5 = Y의 제곱근
1 Y
2 Y2

추정된 λ

Box-Cox 변환을 사용하는 경우 추정된 λ(람다)는 정규 분포를 따르는 반응 값을 생성하기 위한 최적값입니다. 기본적으로 Minitab에서는 반올림한 람다 값을 사용합니다.

해석

람다는 Minitab에서 반응 값을 변환하기 위해 사용하는 지수입니다. 예를 들어, 람다 = -1이면 모든 반응 값(Y)이 다음과 같이 변환됩니다: Y-1 = −1/Y. 람다 = 0이면 Y0이 아니라 Y의 자연 로그를 나타냅니다.

λ에 대한 95% CI

λ(람다)에 대한 신뢰 구간은 표본이 추출된 전체 모집단에 대한 λ의 실제 값이 포함될 가능성이 높은 값의 범위입니다.

표본이 랜덤이기 때문에 모집단의 두 표본에서 동일한 신뢰 구간이 생성될 가능성은 없습니다. 그러나 여러 개의 랜덤 표본을 추출하면 일정한 백분율의 신뢰 구간에는 알 수 없는 모집단 모수가 포함됩니다. 모수를 포함하는 이러한 신뢰 구간의 백분율이 해당 구간의 신뢰 수준입니다.

해석

표본에 대한 람다의 추정치를 평가하려면 신뢰 구간을 사용하십시오.

예를 들어, 95% 신뢰 수준에서 신뢰 구간에 모집단에 대한 람다 값이 포함된다고 95% 확신할 수 있습니다. 신뢰 구간은 결과의 실제 유의성을 평가하는 데 도움이 됩니다. 해당 상황에 실제적으로 유의한 값이 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 확인하려면 전문 지식을 이용하십시오. 신뢰 구간이 너무 넓어서 유의하지 않은 경우에는 표본 크기를 늘려보십시오.

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