寿命数据回归的示例

解释结果

在回归表中，设计和重量的 p 值在 α 水平 0.05 处显著。因此，工程师断定，机箱设计和抛射物重量均对失效时间造成统计意义上显著的效应。预测变量的系数可用来定义描述机箱设计、抛射物重量和发动机失效时间之间关系的方程。

百分位数表显示每个机箱设计和抛射物重量组合的第 1 个和第 5 个百分位数。在所有抛射物重量下，与标准机箱设计相比，新机箱设计在 1% 或 5% 的发动机失效之前经过的时间更长。例如，在受到 10 磅抛射物的冲击之后，具有标准机箱设计的发动机中有 1% 预计会在大约 101.663 小时之后失效。而对于新机箱设计来说，大约有 1% 的发动机预计会在大约 205.882 小时之后失效。

标准化残差的概率图显示点沿着近似的直线分布。因此，工程师可以假设模型是合适的。