예측에 대한 모든 통계량(혼합 효과 모형 적합)

고정 요인의 여러 수준 및 공변량의 여러 값에서 반응의 모집단 평균을 추정하려면 주변 적합 방정식을 사용하십시오. 주변 적합 방정식에서는 랜덤 효과 항에 대한 평균이 0이라고 가정합니다.

고정 및 랜덤 요인의 특정 수준에서 반응에 대한 조건부 평균을 계산하려면 조건부 방정식을 사용하십시오. 조건부는 지정된 랜덤 효과 수준에서 조건부를 의미합니다.

고정 효과 모형에는 요인이 포함되므로 표에 모형의 모든 요인 수준 조합에 대한 적합 방정식이 표시됩니다.

Minitab에서는 적합 방정식과 변수 설정을 사용하여 적합치를 계산합니다. 변수 설정이 모형을 추정하기 위해 사용된 데이터에 비해 비정상적인 경우 예측 아래에 경고가 표시됩니다.

분석을 제대로 수행했는지 확인하려면 변수 설정 표를 사용하십시오.

조건부 적합치는 데이터 집합에 지정된 고정 및 랜덤 효과 설정에서 모든 평균 반응의 추정치입니다. 조건부 적합치는 조건부 적합 방정식에서 계산됩니다.

주변 적합치는 다양한 고정 요인 수준에서 평균 반응을 나타냅니다. 주변 적합치는 주변 적합 방정식에서 계산됩니다.

적합치의 표준 오차(SE 적합치)는 지정된 변수 설정에 대해 추정된 평균 반응의 변동량을 추정합니다. 평균 반응의 신뢰 구간 계산에는 적합치의 표준 오차가 사용됩니다. 표준 오차는 항상 음수가 아닙니다.

신뢰 구간(CI)에 대한 자유도(DF)는 평균 반응에 대한 신뢰 구간을 추정하기 위한 데이터의 정보량을 나타냅니다.

신뢰 구간(CI)은 해당하는 조건부 및 주변 평균 반응이 포함될 가능성이 높은 값의 범위입니다.

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

신뢰 구간은 다음 두 부분으로 구성됩니다.

예측 구간(PI)에 대한 자유도(DF)는 해당 예측 구간을 추정하기 위한 데이터의 정보량을 나타냅니다.

예측 구간은 선택한 변수 설정의 조합에 대해 단일 미래 반응을 포함할 가능성이 있는 값의 범위입니다. 같은 변수 설정에서 다른 데이터 점을 수집하는 경우 새 데이터 점이 예측 구간에 포함될 가능성이 있습니다. 예측 구간이 좁을수록 더 정밀한 예측을 나타냅니다.