解释稳定性研究的预测的主要结果

要解释稳定性研究，请完成以下步骤。主要结果包括回归方程、拟合值、置信区间和预测区间。

步骤 1：检查项如何与响应关联

Minitab 会显示用于计算响应的预测值（又称拟合值）的方程。

回归方程批次 1 药物百分比 = 99.853 - 0.090918 月 2 药物百分比 = 100.15 - 0.16047 月

在这些结果中，可以使用如下方程计算批次 1 的预测值：药物 % = 99.853 - 0.090918 月数。批次 1 的斜率 0.090918 小于批次 2 的斜率 0.16047，这表示批次 1 的浓度比批次 2 的浓度下降得慢。

置信区间是一组给定预测变量值的估计均值响应将落入的范围。该区间由下限和上限共同定义，它们可由拟合值的置信水平和标准误计算得出。

设置变量设置月 54.79 批次 2 预测拟合值拟合值标准误 95% 置信区间 95% 预测区间 91.3609 0.801867 (89.7233, 92.9986) (89.3217, 93.4001) XX XX 表示相对于用于拟合模型的预测变量水平的极端异常点。

在这些结果中，可以估计批次 2 在第 54.79 个月时的平均药物浓度大约介于 89.7% 到 93.0% 之间的可信度为 95%。

预测区间 (PI) 是具有一组给定预测变量值的单个观测值的预测响应将落入的范围。该区间由下限和上限共同定义，它们可由预测值的置信水平和标准误计算得出。预测区间的范围总是要比置信区间大，这是因为在对单个响应与均值响应的预测中包括了更多的不确定性。

在这些结果中，批次 2 的单颗药在第 54.79 个月时的预测浓度大约介于 89.3% 到 93.4% 之间的可信度为 95%。