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条件数度量模型项之间的共线性。当您比较设计时，条件数值越小越好。
使用条件数可比较不同的最优设计，或比较含不同项的相同设计。条件数 1 表示模型项是正交的。值越大，表明共线性越高。
最优设计不是正交设计。因为模型中的项不是独立的，因此对非正交设计的解释不如对正交设计的解释直接。
在这些结果中，条件数表示该数据显示出的共线性为中到强。
| 条件数: | 259.114 |
|---|---|
| D 最优性（XTX 行列式）: | 7.92282E+28 |
| A 最优性（XTX 逆矩阵之迹）: | 12.1719 |
| G 最优性（平均杠杆率/最大杠杆率）: | 0.96875 |
| V 最优性（平均杠杆率）: | 0.96875 |
| 最大杠杆率: | 1 |
D 最优性指示设计获得精确的估计值或预测值的能力。当您比较设计时，D 最优性值越大越好。
您可以用最优性指标来比较多个设计，但请注意，给定的 D 最优设计的最优性依赖于模型。也就是说，最优性是针对固定的设计大小和特定模型而定义的。
在这些结果中，第一个最优设计具有 25 个设计点，第二个最优设计具有 20 个设计点。第一个最优设计具有比第二个最优设计（预计具有更多游程）更高的 D 最优性。
| 条件数: | 8.53018 |
|---|---|
| D 最优性（XTX 行列式）: | 3.73547E+20 |
| A 最优性（XTX 逆矩阵之迹）: | 1.99479 |
| G 最优性（平均杠杆率/最大杠杆率）: | 0.64 |
| V 最优性（平均杠杆率）: | 0.64 |
| 最大杠杆率: | 1 |
| 条件数: | 10.2292 |
|---|---|
| D 最优性（XTX 行列式）: | 2.73819E+18 |
| A 最优性（XTX 逆矩阵之迹）: | 2.50391 |
| G 最优性（平均杠杆率/最大杠杆率）: | 0.8 |
| V 最优性（平均杠杆率）: | 0.8 |
| 最大杠杆率: | 1 |
A 最优性度量拟合模型中回归系数的平均方差。当您比较设计时，V 最优性值越小越好。
您可以用最优性指标来比较多个设计，但请注意，给定的 A 最优设计的最优性依赖于模型。也就是说，最优性是针对固定的设计尺寸和特定模型而定义的。D 最优性较高的设计并不一定具有较高的 A 最优性。
在这些结果中，第一个最优设计具有 25 个设计点，第二个最优设计具有 20 个设计点。第一个最优设计具有比第二个最优设计（预计具有更多游程）更低的 A 最优性。
| 条件数: | 8.53018 |
|---|---|
| D 最优性（XTX 行列式）: | 3.73547E+20 |
| A 最优性（XTX 逆矩阵之迹）: | 1.99479 |
| G 最优性（平均杠杆率/最大杠杆率）: | 0.64 |
| V 最优性（平均杠杆率）: | 0.64 |
| 最大杠杆率: | 1 |
| 条件数: | 10.2292 |
|---|---|
| D 最优性（XTX 行列式）: | 2.73819E+18 |
| A 最优性（XTX 逆矩阵之迹）: | 2.50391 |
| G 最优性（平均杠杆率/最大杠杆率）: | 0.8 |
| V 最优性（平均杠杆率）: | 0.8 |
| 最大杠杆率: | 1 |
G 最优性是设计点中的平均预测方差与最大预测方差的比值。G 最优设计会最小化分母，而 V 最优设计会最小化分子。在理想情况下，您会希望分子和分母都为较小的值。
您可以用最优性指标来比较多个设计，但请注意，给定的 G 最优设计的最优性依赖于模型。也就是说，最优性是针对固定的设计尺寸和特定模型而定义的。D 最优性较高的设计并不一定具有较高的 G 最优性。
在这些结果中，第一个最优设计具有 25 个设计点，第二个最优设计具有 20 个设计点。相比于具有较少点的设计，具有较多点的设计的 G 最优性更低，即使较大设计的 D 最优性更高也是如此。
| 条件数: | 8.53018 |
|---|---|
| D 最优性（XTX 行列式）: | 3.73547E+20 |
| A 最优性（XTX 逆矩阵之迹）: | 1.99479 |
| G 最优性（平均杠杆率/最大杠杆率）: | 0.64 |
| V 最优性（平均杠杆率）: | 0.64 |
| 最大杠杆率: | 1 |
| 条件数: | 10.2292 |
|---|---|
| D 最优性（XTX 行列式）: | 2.73819E+18 |
| A 最优性（XTX 逆矩阵之迹）: | 2.50391 |
| G 最优性（平均杠杆率/最大杠杆率）: | 0.8 |
| V 最优性（平均杠杆率）: | 0.8 |
| 最大杠杆率: | 1 |
V 最优性度量设计点集合的平均预测方差。当您比较设计时，V 最优性值越小越好。
您可以用最优性指标来比较多个设计，但请注意，给定的 V 最优设计的最优性依赖于模型。也就是说，最优性是针对固定的设计尺寸和特定模型而定义的。D 最优性较高的设计并不一定具有较高的 V 最优性。
在这些结果中，第一个最优设计具有 25 个设计点，第二个最优设计具有 20 个设计点。第一个最优设计具有比第二个最优设计（预计具有更多游程）更低的 V 最优性。
| 条件数: | 8.53018 |
|---|---|
| D 最优性（XTX 行列式）: | 3.73547E+20 |
| A 最优性（XTX 逆矩阵之迹）: | 1.99479 |
| G 最优性（平均杠杆率/最大杠杆率）: | 0.64 |
| V 最优性（平均杠杆率）: | 0.64 |
| 最大杠杆率: | 1 |
| 条件数: | 10.2292 |
|---|---|
| D 最优性（XTX 行列式）: | 2.73819E+18 |
| A 最优性（XTX 逆矩阵之迹）: | 2.50391 |
| G 最优性（平均杠杆率/最大杠杆率）: | 0.8 |
| V 最优性（平均杠杆率）: | 0.8 |
| 最大杠杆率: | 1 |
最大杠杆率指示当最大杠杆率远远大于 V 最优性时设计中存在具有较大影响的点。在计算 G 最优性时，Minitab 在分母中使用此值。
使用最大杠杆率可确定设计何时至少包含一个影响点。具有更高 D 最优性的设计可包含有影响的点。
在这些结果中，最大杠杆率是 1，V 最优性为 0.8。在此最优设计中，第 2 行中的因子水平均不包含在任何其他点中。
| 条件数: | 10.2292 |
|---|---|
| D 最优性（XTX 行列式）: | 2.73819E+18 |
| A 最优性（XTX 逆矩阵之迹）: | 2.50391 |
| G 最优性（平均杠杆率/最大杠杆率）: | 0.8 |
| V 最优性（平均杠杆率）: | 0.8 |
| 最大杠杆率: | 1 |
Minitab 显示所选设计点之间的最大和最小距离。此值是 Euclidean 距离。
最大和最小距离值之间的差表明点在设计空间中展开的均匀性。可以使用此信息比较各个设计。
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