확정 선별 설계를 위한 이항 반응 분석에 대한 평균 표

적합 평균 확률

적합 평균은 적합 모형의 계수를 사용하여 요인 또는 교호작용의 각 수준 조합에 대한 평균 반응을 계산합니다.

해석

적합 평균 확률은 데이터 평균 확률이 주효과 및 교호작용 효과의 적절한 지시자가 아닐 수도 있기 때문에 유용합니다. 데이터 평균 확률 간의 차이는 요인 수준의 변화로 인한 차이 대신 불균형적인 실험 조건을 나타낼 수 있습니다. 적합 평균 확률은 균형 설계의 결과를 추정하여 이 문제를 해결합니다.

평균 표를 사용하면 요인 수준 간의 통계적으로 유의한 차이를 파악할 수 있습니다. 각 그룹의 평균 확률은 각 모집단 확률의 추정치를 제공합니다. 통계적으로 유의한 항에 대한 그룹 확률 간의 차이를 찾아보십시오.

주효과의 경우 표에는 각 요인 내 그룹 및 그룹의 확률이 표시됩니다. 교호작용 효과의 경우 표에는 그룹의 모든 가능한 조합이 표시됩니다. 교호작용 항이 통계적으로 유의하면 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석하지 마십시오.

이 결과에서 평균 표는 음식 부패의 확률이 방부제 유형, 진공 압력, 오염 수준 및 냉각 온도에 따라 어떻게 달라지는지 보여줍니다. 방부제, 진공 압력 및 오염 수준 요인은 0.05 수준에서 통계적으로 유의합니다. 어느 교호작용도 0.05 수준에서 유의하지 않습니다.

예를 들어, 방부제 유형이 공식 1인 경우 적합 평균 확률은 0.04918입니다. 이는 방부제가 공식 2인 경우의 적합 평균 확률 0.07501보다 작습니다.

Factorial Binary Logistic Regression: Spoilage versus Preservative, VacuumPress

Means Fitted Mean Term Probability SE Mean Preservative Formula1 0.04918 0.00345 Formula2 0.07501 0.00422 VacuumPress 5 0.05387 0.00364 25 0.06860 0.00406 ContaminationLevel 5 0.05291 0.00360 50 0.06983 0.00410 CoolTemp 10 0.06406 0.00393 20 0.05774 0.00379 ContaminationLevel*CoolTemp 5 10 0.06005 0.00535 50 10 0.06833 0.00570 5 20 0.04659 0.00475 50 20 0.07135 0.00582

평균의 표준 오차

평균의 표준 오차(SE 평균)는 같은 모집단에서 표본을 반복 추출하는 경우 얻게 될 적합 평균 확률 간의 변동성을 추정합니다.

예를 들어, 환자가 새 치료제 연구에 포함될 확률이 0.63이고 표준 오차는 0.02입니다. 동일한 크기의 여러 랜덤 표본을 동일한 모집단에서 추출한 경우 서로 다른 표본 모집단의 표준 편차는 약 0.02가 됩니다.

해석

평균의 표준 오차를 사용하여 적합 평균 확률이 모평균 확률을 얼마나 정확하게 추정하는지 확인할 수 있습니다.

평균의 표준 오차 값이 작을수록 모평균 확률의 더 정확한 추정치를 나타냅니다. 일반적으로 표준 편차가 클수록 모평균 확률의 표준 오차가 더 크고 추정치가 덜 정확합니다. 표본 크기가 클수록 평균의 표준 오차가 더 작고 모평균 확률의 추정치가 더 정확하게 됩니다.

데이터 평균(공변량)

공변량 평균은 모든 관측치의 합을 관측치 수로 나눈 공변량 값의 평균입니다. 평균은 공변량 값의 중심을 나타내는 단일 값을 사용하여 표본 값을 요약합니다.

해석

이 값은 공변량의 평균입니다. Minitab에서는 요인에 대한 적합 평균을 계산할 때 공변량을 평균 값에 고정합니다.

표준 편차

표준 편차는 산포, 즉 개별 공변량 값이 평균을 중심으로 퍼져 있는 정도를 나타내는 가장 일반적인 측도입니다.

해석

표준 편차를 사용하면 공변량이 평균 주위로 변동하는 양을 확인할 수 있습니다. Minitab에서는 요인에 대한 적합 평균을 계산할 때 공변량을 평균 값에 고정합니다.

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