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2025-02-08 22:39 本頁面
【正文】 沒有證據(jù)表明殘差中存在模式或數(shù)據(jù)中存在彎曲。0沒有證據(jù)表明存在異方差、缺項或異常值。沒有證據(jù)表明存在非正態(tài)性、偏度、異常值或未確定的變量。? 此例中，每個水平只有六個觀測值，因此單值圖可能比箱線圖更合適。2224任何點與其余點相比都不異常大或異常小（異常值 的硬度值最高。0，表明差異不顯著。為終點，表明這些差異顯著。的均值之間差異的置信區(qū)間 的均值之間差異的置信區(qū)間 配方 本身的均值與配方 ()的均值 的均值 1=? 全族誤差率 Minitab多重比較 許氏與最佳值的多重比較 (MCB)? 輸出示例? 許氏 ? 混料 1 和 2? Minitab? 解釋? 油漆硬度數(shù)據(jù)的分組信息顯示組 A 包含混料 1 和 4；組 B 包含混料 1 和 3；而組 C 包含混料 2 和 3。兩水平差值置信區(qū)間 ? 不共享字母的均值之間具有顯著差異。6CA6A6分組 0，表明這些均值之間差異不顯著。此范圍不包括 和配方 顯著高很多的均值。并不共享同一個字母，混料 因為混料 1 2和 Minitab? 解釋? 油漆硬度數(shù)據(jù)的分組信息顯示組 整體置信區(qū)間 ? 不共享字母的均值之間具有顯著差異。? 混料 3法對信息進行分組 ? 95%表明因子水平均值之間有差異時，可以使用單個置信區(qū)間的表來研究差異：? 的置信區(qū)間。這表明這些水平的總體均值不同。(*)6(*)36(*)1均值 N? 水平 Minitab? 輸出示例? =46(*)26++++標準差 95% 合并標準差 。每個水平的樣本標準差。每個水平觀測值的均值。 N。RR與 。RRR R? R? S 和調(diào)整的 R進行檢驗，則將斷定油漆配方之間的硬度存在顯著差異。因此，假設(shè)選擇常用的 RSq=? 合計 ? 油漆 MSMinitab? 輸出示例? 來源 此外，還記錄每份樣品的凝固溫度以及涂油漆的人（操作員）的編號。），則表明方差之間不存在差異。? 解釋? 如果檢驗的 ,? Levenep檢驗（正態(tài)分布） 0=之間。介于 =估計道路類型 0= s41? 240標準差 N? 類型 置信區(qū)間 駕車 .MTW1213420? ? 11316? 42? 3。1，二級公路 ? 道路類型。=名無經(jīng)驗和 Minitab多重比較方法殘差檢驗? 殘差是否正態(tài)分布 — 正態(tài)概率圖、直方圖? 殘差是否序列相關(guān) — 殘差與順序圖? 殘差是否異方差 — 殘差與擬合值圖殘差概率圖 Minitab殘差概率圖 Minitab方差齊性檢驗 Minitab? 某項研究對三類公路上有行駛經(jīng)驗以及無行駛經(jīng)驗的駕駛員進行比較。=K之間的全族誤差率。MinitabMinitab多重比較方法? Dunt，全族誤差率： 選中此項可為每個處理平均值和控制平均值之間的差異提供雙側(cè)置信區(qū)間，然后輸入介于 Fisher和 TukeyMinitab多重比較方法? 多重比較的 Dunt 法? 用于為每個因子水平的平均值與 控制組 平均值之間的差異創(chuàng)建置信區(qū)間。將創(chuàng)建這十個 （等效于 個比較，以明確確定哪些平均值是不同的。 方差分析產(chǎn)生的 MinitabMinitab多重比較方法Minitab? 例，測量內(nèi)存芯片的響應(yīng)時間。 最高為最佳 最低為最佳? 置信區(qū)間包含零 無差異 無差異? 置信區(qū)間整個大于零 明顯更好 明顯更差? 置信區(qū)間整個小于零 明顯更差 明顯更好MinitabMinitab多重比較方法? Fisher 最低顯著性差異 (LSD) 法? 將個別誤差率控制到指定水平的同時，為因子水平均值之間的 配對差異 創(chuàng)建置信區(qū)間。? 許氏 Alpha但是，如果要讓整個一組比較的全族誤差率為 Minitab個比較中的每一個指定的 10斷定至少有一個工廠的平均值不同于其他工廠的平均值。個樣本），可以運行單因子方差分析 對于單一比較，全族誤差率等于個別誤差率
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