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一位电子设计工程师研究工作温度和三种面板玻璃类型对示波器管的光输出的效应。
为了研究温度、玻璃类型以及这两种因子之间的交互作用的效应，工程师使用了一般线性模型。
在方差分析表中，所有项的 p 值为 0.000。因为 p 值小于显著性水平 0.05，所以工程师可以得出效应在统计意义上显著的结论。
R2 值显示模型可以解释光输出中 99.73% 的方差，这表明该模型与数据的拟合程度非常高。
VIF 非常高。VIF 值大于 5–10 表明，由于严重的多重共线性，回归系数估计不足。在这种情况下，因为高阶项的原因，VIF 较高。高阶项与主效应项相关，因为高阶项也包含主效应项。要降低 VIF，您可以对编码子对话框中的协变量进行标准化。
其中对于标准化残差较大或杠杆率值较大的观测值进行了标记。在此示例中，两个值具有标准化残差，其绝对值大于 2。您应调查异常观测值，因为它们可能产生误导性结果。
| 因子编码 | (-1, 0, +1) |
|---|
| 因子 | 类型 | 水平数 | 值 |
|---|---|---|---|
| 玻璃类型 | 固定 | 3 | 1, 2, 3 |
| 来源 | 自由度 | Adj SS | Adj MS | F 值 | P 值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 温度 | 1 | 262884 | 262884 | 719.21 | 0.000 |
| 玻璃类型 | 2 | 41416 | 20708 | 56.65 | 0.000 |
| 温度*温度 | 1 | 190579 | 190579 | 521.39 | 0.000 |
| 温度*玻璃类型 | 2 | 51126 | 25563 | 69.94 | 0.000 |
| 温度*温度*玻璃类型 | 2 | 64374 | 32187 | 88.06 | 0.000 |
| 误差 | 18 | 6579 | 366 | ||
| 合计 | 26 | 2418330 |
| S | R-sq | R-sq（调整） | R-sq（预测） |
|---|---|---|---|
| 19.1185 | 99.73% | 99.61% | 99.39% |
| 项 | 系数 | 系数标准误 | T 值 | P 值 | 方差膨胀因子 |
|---|---|---|---|---|---|
| 常量 | -4969 | 191 | -25.97 | 0.000 | |
| 温度 | 83.87 | 3.13 | 26.82 | 0.000 | 301.00 |
| 玻璃类型 | |||||
| 1 | 1323 | 271 | 4.89 | 0.000 | 3604.00 |
| 2 | 1554 | 271 | 5.74 | 0.000 | 3604.00 |
| 温度*温度 | -0.2852 | 0.0125 | -22.83 | 0.000 | 301.00 |
| 温度*玻璃类型 | |||||
| 1 | -24.40 | 4.42 | -5.52 | 0.000 | 15451.33 |
| 2 | -27.87 | 4.42 | -6.30 | 0.000 | 15451.33 |
| 温度*温度*玻璃类型 | |||||
| 1 | 0.1124 | 0.0177 | 6.36 | 0.000 | 4354.00 |
| 2 | 0.1220 | 0.0177 | 6.91 | 0.000 | 4354.00 |
| 玻璃类型 | |||
|---|---|---|---|
| 1 | 光输出 | = | -3646 + 59.47 温度 - 0.1728 温度*温度 |
| 2 | 光输出 | = | -3415 + 56.00 温度 - 0.1632 温度*温度 |
| 3 | 光输出 | = | -7845 + 136.13 温度 - 0.5195 温度*温度 |
| 观测值 | 光输出 | 拟合值 | 残差 | 标准化残差 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 11 | 1070.0 | 1035.0 | 35.0 | 2.24 | R |
| 17 | 1000.0 | 1035.0 | -35.0 | -2.24 | R |
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