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Box-Cox 변환
Box-Cox 변환은 아래와 같이 잔차 제곱합을 최소화하는 람다 값을 선택합니다. 결과 변환은 λ ≠ 0일 때 Y λ, λ = 0일 때 ln(Y)입니다. λ < 0인 경우 Minitab에서는 변환되지 않은 반응의 순서를 유지하기 위해 변환된 반응에 −1을 곱합니다.
Minitab은 -2와 2 사이의 최적 값을 검색합니다. 이 구간을 벗어나는 값의 결과는 더 적합하지 않을 수 있습니다.
Y'가 데이터 Y의 변환인 일반적인 변환의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
| 람다(λ) 값 | 변환 |
|---|---|
| λ = 2 | Y′ = Y 2 |
| λ = 0.5 | Y′ =  |
| λ = 0 | Y′ = ln(Y ) |
| λ = −0.5 |  |
| λ = −1 | Y′ = −1 / Y |
고정 배치 모형 선택
모형 선택은 저장 수명이 배치에 종속되는지 여부와 시간의 효과가 배치에 종속되는지 여부를 확인합니다. Minitab에서는 다음 세 모형을 차례로 고려합니다.
- 시간 + 배치 + 배치*시간(배치의 기울기와 절편이 같지 않음)
- 시간 + 배치(배치의 기울기와 절편이 같음)
- 시간(배치의 기울기와 절편이 같음)
배치*시간 교호작용이 유의하면 분석에서 첫 번째 모형을 적합합니다. 교호작용이 유의하지 않지만 두 번째 모형에서 배치 항이 유의하면 분석에서 두 번째 모형을 적합합니다. 그렇지 않으면 분석에서 세 번째 모형을 적합합니다.
검정 통계량은 다음과 같습니다.
모형 선택에서는 F-분포를 사용하여 요인을 검정합니다. F-분포의 모수는 다음과 같습니다.
- 분자 자유도 = 항에 대한 자유도
- 분모 자유도 = 오차에 대한 자유도
p-값은 검정 통게량보다 큰 F-분포의 비율입니다.
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| MS | 평균 제곱 |
| MSE | 오차에 대한 평균 제곱 |
| F(x) | x에서 평가된 주어진 F-분포의 역 누적분포함수 |
참고 문헌
1. Chow, S. (2007). Statistical Design and Analysis of Stability Studies.
2. U.S. Department of Health and Human Services, Food and Drug Administration, (2004). Guidance for Industry, Q1E Evaluation of Stability Data.
