刻画拟合对数线性方差模型的示例

本例演示了使用“预测刻画器”查找因子设置，在实现响应的特定目标的同时最小化方差。拟合模型，然后使用“刻画器”匹配均值的目标值并使方差最小化。

1. 选择帮助 > 样本数据文件夹，然后打开 InjectionMolding.jmp。

2. 选择分析 > 拟合模型。

由于数据表中的变量已经分配有预选角色，所以分析会自动运行。

3. 点击“对数线性方差拟合”红色小三角并选择刻画器 > 刻画器。

4. 点击“预测刻画器”红色小三角并选择最优化和意愿 > 设置意愿。

5. 在显示的“响应目标”窗口中，将“最大化”更改为“匹配目标值”。

6. 点击确定。

7. 在第二个“响应目标”窗口中，点击确定。

8. 点击“预测刻画器”红色小三角并选择优化和意愿 > 最大化意愿。

9. 点击“预测刻画器”红色小三角并选择预测区间。

图 11.7 具有预测区间的“匹配目标值”和“最小化方差”的刻画器 

了解均值和方差（都使用“对数方差”特质建模）之间关系的一种最佳方法是查看有关均值的单值预测置信区间。常规置信区间（在“刻画器”中默认显示）不像单值预测置信区间那样显示有关方差模型的信息。预测区间在一个图中同时显示均值和方差模型。

若 Y 是建模的响应且您希望知道 xn 处新观测值的预测区间，则：

其中：

是 xn 处单个预测值的方差

是 xn 处 Y 的分布的方差

是 的抽样分布的方差，也是均值的方差。

因为单个预测值的方差包含 Y 的分布的方差，可以看到 Y 的方差变化的效应。不仅单值预测区间变宽，而且它们可能随着方差效应的变化而更改形状。

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