Métodos e fórmulas para Predizer para estudo de estabilidade para lotes fixos

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Modelo MLG

Em termos de matriz, esta é a fórmula para o modelo de regressão linear generalizado:

Termo	Descrição
Y	vetor de respostas
X	matriz do experimento
β	vetor de parâmetros
ε	vetor de variáveis aleatórias normais independentes

O valor ajustado é o y predito ou , que é o valor da resposta média para os dados valores da preditora usando-se a equação de regressão estimada.

O erro padrão do valor ajustado em um modelo de regressão com uma preditora é:

O erro padrão do valor ajustado em um modelo de regressão com mais de uma preditora é:

onde

O intervalo no qual a resposta predita para uma única nova observação é esperado que caia. A fórmula é:

Termo	Descrição
	valor ajustado para a resposta para um dado conjunto de valores da preditora
α	nível de significância
n	número de observações
p	número de termos no modelo, incluindo o termo do intercepto se ele estiver no modelo
s²	quadrado médio do erro
x	matriz preditora
*x_o*	matriz de dados valores da preditora que começam com uma coluna de 1s quando o termo do intercepto está no modelo

A amplitude na qual espera-se que a resposta média estimada de um dado conjunto de valores da preditora caia. A fórmula é:

Termo	Descrição
	valor ajustado para a resposta para um dado conjunto de valores da preditora
α	nível de significância
n	número de observações
p	número de termos no modelo, incluindo o termo do intercepto se ele estiver no modelo
s²(b)	matriz de variância-covariância do coeficiente
s²	quadrado médio do erro
X	matriz preditora
X_o	matriz de dados valores da preditora que começam com uma coluna de 1s quando o termo do intercepto está no modelo