拟合混合效应模型的预测的所有统计量

使用边际拟合方程可估计在不同固定因子水平下和不同协变量值条件下的响应的总体均值。边际拟合方程假定随机因子项的均值为零。

使用条件方程可计算在特定的固定因子和随机因子水平下响应的条件均值。条件方程表明给定随机因子水平的条件。

因为混合效应模型包含因子，所以拟合方程将显示在有关模型中所有因子水平组合的表中。

Minitab 使用拟合方程和变量设置计算拟合值。如果变量设置异常（相对于用来估计模型的数据），将在预测值下方显示一条警告。

使用变量设置表来验证是否按预期执行了分析。

条件拟合值是数据集中给定的固定和随机因子设置下平均响应值的估计值。条件拟合值通过条件拟合方程计算而得。

边际拟合值表示不同固定因子水平下的均值响应。边际拟合值通过边际拟合方程计算而得。

拟合值标准误（拟合值 SE）用于估计指定变量设置的估计平均响应中的变异。将使用拟合值标准误来计算平均响应的置信区间。标准误始终为非负值。

置信区间 (CI) 的自由度 (DF) 表示数据中用于估计均值响应的置信区间的信息量。

这些置信区间 (CI) 是可能包含相应的条件和边际均值响应的值范围。

由于样本的随机性，来自总体的两个样本不可能生成相同的置信区间。但是如果将样本重复许多次，则所获得的特定百分比的置信区间会包含未知的总体参数。这些包含参数的置信区间的百分比是区间的置信水平。

置信区间由以下两部分组成：

预测区间 (PI) 的自由度 (DF) 表示数据中用于估计相应预测区间的信息量。

预测区间是可能包含选定变量设置组合的一个未来响应的范围。如果您收集另一个具有相同变量设置的数据点，则新数据点可能会处于预测区间内。预测区间越窄，表示预测越精确。