可以采用两种计算方法。第一种方法,Minitab 使用修改的大样本 (MLS) 方法计算上下限。如果某条件在计算过程中未得到满足,则 Minitab 将使用 Satterthwaite 近似。要计算单侧置信范围,请将 H 和 G 中的 α/2 替换为 α。













使用 MLS 方法的上下限存在的两个条件是:


如果这两个条件未得到满足,则 Minitab 无法使用此方法构建上下限。Minitab 将使用 Satterthwaite 近似计算上下限。
保持此上下限公式不变,并对 L 和 U 进行如下定义:









| 项 | 说明 |
|---|---|
![]() | 自由度为 nq 的卡方分布的第 α * 100 个百分位数 |
| J | 操作员数 |
| I | 部件数 |
| K | 仿行数 |
可以采用两种计算方法。第一种方法,Minitab 使用修改的大样本 (MLS) 方法计算上下限。如果某条件在计算过程中未得到满足,则 Minitab 将使用备择近似。要计算单侧置信范围,请将 H 和 G 中的 α/2 替换为 α。
通过解二次方程计算近似 (1–α) *100% 置信区间的上下限。


如果 B2– 4AC < 0,则二次方程无解。这种情况下,Minitab 将使用第二种方法评估置信区间。通过以下方式计算近似 (1–α) * 100% 置信区间:












| 项 | 说明 |
|---|---|
![]() | 带有 nq 自由度的卡方分布 α * 100 个百分位数 |
| J | 操作员数 |
| I | 部件数 |
| K | 仿行数 |
可以采用两种计算方法。第一种方法,Minitab 使用修改的大样本 (MLS) 方法计算上下限。如果某条件在计算过程中未得到满足,则 Minitab 将使用备择近似。要计算单侧置信范围,请将 H 和 G 中的 α/2 替换为 α。


如果 B2– 4AC < 0,则二次方程无解。这种情况下,Minitab 将使用第二种方法评估置信区间。通过以下方式计算近似 (1–α) * 100% 置信区间的上下限:












| 项 | 说明 |
|---|---|
![]() | 带有 nq 自由度的卡方分布 α * 100 个百分位数 |
| J | 操作员数 |
| I | 部件数 |
| K | 仿行数 |
下限 = 1 –(部件方差和总方差比值的置信区间下限)
上限 = 1 –(部件方差和总方差比值的置信区间上限)