示例情景

假设设计共有两个因子(因子 1 和因子 2)。因子 1 有两个水平(a 和 b),因子 2 有三个水平(x、y 和 z)。因子 1 的数据位于 C1 中,因子 2 的数据位于 C2 中,响应位于 C3 中。您将执行模型中具有因子 1、因子 2 和双向交互因子 1*因子 2 的一般线性模型。

让 Minitab 计算拟合值并保存在工作表中的示例

此选项使您能够使用工作表中的值确定拟合值。

  1. 选择统计 > 方差分析 > 一般线性模型 > 拟合一般线性模型
  2. 响应中,输入 C3。在因子中,输入 因子 1 因子 2
  3. 单击模型。在因子和协变量下的字段中,同时选择“因子 1”“因子 2”。确认是否已在按变量顺序添加交互项旁边的字段中选择了 2
  4. 单击 添加,然后单击 确定
  5. 单击存储。选中拟合值
  6. 在每个对话框中单击确定

拟合值存储在工作表中名为 FITS1 的下一个可用空列中。

将编码值输入方程的示例

假设您在输出结果中得到了下列系数:

项             系数 系数标准误   T    P
常量           8.0000  0.5528  14.47  0.000
因子 1
a                 -0.6667  0.5528  -1.21  0.273
因子 2
x                  5.0000  0.7817   6.40  0.001
y                 -2.0000  0.7817  -2.56  0.043
因子 1*因子 2
a       x         -2.8333  0.7817  -3.62  0.011
a       y          1.6667  0.7817   2.13  0.077
  1. 使用上表中的系数,您可以得到以下回归方程。

    方程式为:

    使用 Minitab 所用的默认编码:
    • 如果因子 1 是 a,请使用 a = 1
    • 如果因子 1 是 b,请使用 a = –1
    • 如果因子 2 是 x,请使用 x = 1 和 y = 0
    • 如果因子 2 是 y,请使用 x = 0 和 y = 1
    • 如果因子 2 是 z,请使用 x = –1 和 y = –1
  2. 将因子水平代入方程式中。

    假设数据集中第 9 行的因子1 = b 且因子2 = z。拟合值为:

    = 8.00 + - 0.6667*-1 + 5.00*-1 - 2.00*-1 - 2.8333*-1*-1 + 1.6667*-1*-1

    = 8.00 + 0.6667 - 5.00 + 2.00 - 2.8333 + 1.6667

    = 4.5

    如果选择按选项 1 中所述存储拟合值,您将在 FITS1 列的行 9 中看到 4.5(因子 1 = b 且因子 2 = z)。

如何显示所有系数

您可以让 Minitab 显示默认不显示的系数。

  1. 选择统计 > 方差分析 > 一般线性模型 > 拟合一般线性模型
  2. 在响应列和因子列中输入相应的值。
  3. 单击结果并在系数旁边选择整套系数
  4. 在每个对话框中单击确定
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