Tabela Método para Análise de experimento de filtragem definitivo

Neste tópico

λ arredondado
λ estimado
IC de 95% para λ

λ arredondado

Por padrão, o Minitab arredonda o λ (lambda) ideal para a metade mais próxima, porque esses valores correspondem a uma transformação mais intuitiva. Se você quiser usar o valor ideal para a transformação, escolha Arquivo > Opções > Modelos Lineares > Exibição dos Resultados.

Interpretação

A seguir, apresentamos os valores arredondados comuns de lambda e como eles transformam a variável de resposta.

Lambda	Transformação
-2	−Y^-2 = −1 / Y²
-1	−Y^-1 = −1 / Y
-0,5	−Y^-0,5 = −1 / (raiz quadrada de Y)
0	log (Y)
0,5	Y^0,5 = raiz quadrada de Y
1	Y
2	Y²

λ estimado

Quando você usa uma transformação Box-Cox, o λ (lambda) estimado é o valor ideal para produzir valores de resposta transformados que são normalmente distribuídos. Por padrão, o Minitab usa o valor de lambda arredondado.

Interpretação

Lambda é o expoente que o Minitab utiliza para transformar os dados de resposta. Por exemplo, se lambda = -1, então todos os valores de resposta (Y) são transformados como se segue: −Y^-1 = −1/Y. Se lambda é igual a 0, isso representa o logaritmo natural de Y em vez de Y⁰.

IC de 95% para λ

Os intervalos de confiança para λ (lambda) são faixas de valores que tendem a conter o verdadeiro valor de λ para toda a população a partir da qual sua amostra foi tirada.

Como as amostras são aleatórias, é improvável que duas amostras de uma população produzam intervalos de confiança idênticos. No entanto, se você extrair muitas amostras aleatórias, uma determinada porcentagem dos intervalos de confiança resultantes conterá o parâmetro populacional desconhecido. A porcentagem destes intervalos de confiança que contém o parâmetro é o nível de confiança do intervalo.

Interpretação

Use o intervalo de confiança para avaliar a estimativa de lambda para a sua amostra.

Por exemplo, com um nível de confiança de 95%, é possível ter 95% de certeza de que o intervalo de confiança contém o valor de lambda para a população. O intervalo de confiança ajuda a avaliar a significância prática de seus resultados. Use seu conhecimento especializado para determinar se o intervalo de confiança inclui valores que tenham significância prática para a sua situação. Se o intervalo for muito amplo para ser útil, pense em aumentar o tamanho da amostra.