拟合混合响应模型预测指定置信区间和预测区间

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置信水平

置信水平中,选择置信区间和预测区间的置信水平。

通常,置信水平为 95% 即可。95% 置信水平表明,如果从总体中随机抽取 100 个样本,则大约 95 个样本的置信区间中将包含均值响应。同样,预测区间表明,该区间包含一个新观测值的可信度为 95%。

对于给定的数据集,置信水平越低,生成的区间越窄;置信水平越高,生成的区间越宽。样本数量越大,区间的宽度也往往会降低。因此,根据您的样本数量,您可能希望使用 95% 以外的置信水平。
  • 如果样本数量小,95% 置信区间可能太宽而无用。通过使用较低的置信水平(如 90%),将生成较窄的区间。但是,区间中包含均值响应的可能性减小。
  • 如果样本数量很大,您可能要考虑使用更高的置信水平(如 99%)。对于较大的样本,99% 置信水平仍可生成合理的窄区间,同时提高区间包含均值响应的可能性。

区间类型

区间类型中,选择双侧区间或单侧边界。对于相同的置信水平,边界比区间更接近于点估计值。上限不提供可能的下限值。下限不提供可能的上限值。

例如,水中溶解性固体的预测平均浓度为 13.2 mg/L。多个未来观测值的均值的 95% 置信区间为 12.8 mg/L 到 13.6 mg/L。多个未来观测值的均值的 95% 上限为 13.5 mg/L,该值更为精确,因为边界更接近于预测均值。

双侧
  • 使用双侧置信区间估计均值响应可能的上限值和下限值。
  • 使用双侧预测区间估计单个未来观测值可能的上限值和下限值。
下限
  • 使用置信下限估计均值响应可能的下限值。
  • 使用预测下限估计单个未来观测值可能的下限值。
上限
  • 使用置信上限来估计平均响应的可能的上限值。
  • 使用预测上限估计单个未来观测值可能的上限值。
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