为分析变异性指定选项

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估计法
所有区间的置信水平
置信区间类型
均值表

估计法

在估计法中，在最小二乘估计法 (LSE) 和极大似然估计法 (MLE) 之间选择。当饱和模型中的参数数量等于数据点数量时，这些方法产生的系数估计值相等。

通常，LSE 和 MLE 结果之间的差异非常小，因而这两种方法可以互换使用。您可能需要同时运行这两种方法并确定其结果是否可以相互印证。如果结果不同，您可能需要确定其中原因。例如，MLE 假设原始数据来自正态分布。如果您的数据可能不是正态分布的，则 LSE 可能会提供更好的估计值。此外，LSE 无法为标准差等于零的数据计算结果。MLE 可以提供估计值，但这取决于具体的模型。

由于 LSE 可提供更优的 p 值，而 MLE 可提供更精确的系数，您可以组合使用 LSE 和 MLE¹。要使用此方法，请执行下列步骤：

通过 LSE 使用 p 值确定具有统计显著性的项。
重新拟合模型，排除不显著的项，以找出合适的简化模型。
使用 MLE 可估计模型的最终系数并确定拟合值和残差。

所有区间的置信水平

输入系数和拟合值的置信区间的置信水平。

通常，置信水平为 95% 即可。95% 置信水平表明，如果从总体中随机抽取 100 个样本，则大约 95 个样本的置信区间中将包含响应均值。对于给定的数据集，置信水平越低，生成的区间越窄；置信水平越高，生成的区间越宽。

注意

要显示置信区间，必须转到结果子对话框，然后从结果显示中，选择扩展表。

置信区间类型

选择要显示的置信区间或边界类型。

例如，水中溶解性固体的预测平均浓度为 13.2 mg/L。多个未来观测值的均值的 95% 置信区间为 12.8 mg/L 到 13.6 mg/L。多个未来观测值的均值的 95% 上限为 13.5 mg/L，该值更为精确，因为边界更接近于预测均值。

双侧: 使用双侧置信区间可同时估计平均响应的可能下限值和上限值。
下限: 使用置信下限可估计平均响应的可能下限值。
上限: 使用置信上限可估计平均响应的可能上限值。

均值表

您可以显示主效应、主效应和双向交互作用项或输出模型中所有项的最小二乘均值。此外，您还可以显示这些项子集的均值，或不显示任何项。

如果您选择指定项，使用箭头按钮可将项从一个列表移动到另一个列表。可用项显示可列出其均值的所有项。Minitab 显示所选项中项的均值。在其中一个列表中选择一个或多个项，然后单击箭头按钮。双箭头可将一个列表中的所有项移动到另一个列表。还可以通过双击某一项来移动该项。如果您期望在列表中看到的项未显示，您需要将其添加到模型中。

¹ Nair、V.N. 和 Pregibon, D。(1988)。“Analyzing Dispersion Effects From Replicated Factorial Experiments”（分析重复因子实验中的离散效应），Technometrics（技术计量学），第 30 期，第 247-257 页