Exemplo de Predizer para Modelo de efeitos mistos de ajuste

Um pesquisador testa a produção de seis variedades de alfafa em quatro campos selecionados aleatoriamente. A produção de cada variedade foi registrada para cada campo.

O pesquisador quer saber se a variedade de alfafa afeta o rendimento médio. O pesquisador tem 4 campos onde eles podem coletar dados. No entanto, o pesquisador quer ser capaz de modelar como as alfafas crescerão nos campos que não estão no experimento. Assim, o pesquisador faz com que o campo onde a alfafa cresce um fator aleatório. O pesquisador ajusta o modelo de efeito misto e usa-o para calcular uma faixa de valores prováveis para observações futuras com definições específicas.

  1. Abra os dados das amostras, Alfafa.MTW.
  2. Selecione Estat > ANOVA > Modelo de efeitos mistos > Predizer.
  3. Em Resposta, selecione Rendimento.
  4. Na tabela, selecione 1 para Campo, e 1 para Variedade.
  5. Clique em OK.

Interpretar os resultados

O Minitab utiliza a equação condicional e a equação marginal obtidas a partir do modelo armazenado para calcular os dois tipos de ajustes. O ajuste condicional de 3,885 representa o rendimento médio da variedade de plantio 1 de alfafa no campo 1. O ajuste marginal de 3,480 é o rendimento médio da variedade de plantio 1 de alfafa em um campo selecionado aleatoriamente no futuro.

Os intervalos de confiança indicam que você pode ter 95% de certeza de que o rendimento médio para a variedade 1 de alfafa no campo 1 fique entre 3,666 e 4,104, e o rendimento médio para a variedade 1 de alfafa em um campo selecionado aleatoriamente fique entre 3,058 e 3,902. Os intervalos de predição indicam que você pode ter 95% de certeza de que um único novo rendimento para a variedade 1 de alfafa de campo 1 será entre 3,462 e 4,309, e um único novo rendimento para a variedade 1 de alfafa a partir de um campo selecionado aleatoriamente será entre 2,536 e 4,424.

Predição para Rendimento

Informações sobre o modelo de efeitos mistos Termos Campo Variedade
Configurações Variável Configuração Campo 1 Variedade 1
Predição EP do Tipo Ajuste Ajustado GL de IC IC de 95% GL de IP IP de 95% Condicional 3,885 0,103 15,58 (3,666; 4,104) 15,16 (3,462; 4,309) Marginal 3,480 0,163 4,92 (3,058; 3,902) 4,92 (2,536; 4,424)
Tipo Condicional Marginal X X denota um ponto atípico relativo aos níveis dos preditores usados para ajustar o modelo.
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