Interprete os principais resultados para Predição

Em primeiro lugar, determine a média prevista da resposta. Em seguida, examine o intervalo de predição para determinar uma gama de valores possíveis para um único valor futuro.

O valor de resposta ajustada (ajuste) é o ponto estimado para as configurações de variáveis especificadas.

O intervalo de predição (IP) é um intervalo que provavelmente contém uma única resposta futura para uma combinação especificada de configurações de variável. Se você coletar outro ponto de dados com as mesmas definições de variável, o novo ponto de dados provavelmente estará dentro do intervalo de previsão. Intervalos de predição mais estreitos indicam uma predição mais precisa.

O tipo de valores de resposta ajustados que o Minitab exibe depende do tipo de variável de resposta em seu modelo. O Minitab exibe os seguintes tipos de valores ajustados:

Médias para variáveis de resposta que contêm medições contínuas, como comprimento ou peso.
Médias para variáveis de resposta que contêm contagens que seguem a distribuição de Poisson, como o número de defeitos por amostra.
Probabilidades para variáveis de resposta que contêm apenas dois resultados possíveis, como aprovação/reprovação.
Os desvios padrão para modelos que estão sendo ajustados usando Análise de variabilidade.

Equação de Regressão

Fluxo calor	=	389,2 + 2,12 Leste + 5,318 Sul - 24,13 Norte

Configurações

Variável	Configuração
Leste	35
Sul	34
Norte	16

Predição

Ajuste	EP do Ajustado	IC de 95%	IP de 95%
258,242	2,35414	(253,393; 263,090)	(239,882; 276,601)

Principais resultados: Ajuste, 95% PI

Nesses resultados, o ajuste é 258,242, que é a média ajustada do fluxo de calor quando o Leste é 35, o Sul é 34 e o Norte é 16. Nessas configurações, o intervalo de previsão de 95% é de 239,882 a 276,601.

Use o seu conhecimento do processo para determinar se o intervalo de predição está dentro dos limites aceitáveis.