利用随机批次因子进行稳定性预测的示例
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在随机批次因子的稳定性研究的示例中，您可以确定新药物的稳定期为 53.18 个月。此分析的稳定期定义为可信度不再是 95% 的时间，即 95% 的产品至少有 90% 的预期强度。您要预测 53.18 个月下药丸的平均强度。

您无需重新分析稳定性研究模型。工作表包含预测的模型。

1    打开工作表“稳定期随机2.MTW”。

2    选择统计 > 回归 > 稳定性研究 > 预测。

3    在响应中，选择药品%。

4    在第二个下拉菜单中，选择输入单个值。

5    在变量表中，按如下所示输入每个变量的设置。

6    单击确定。

会话窗口输出

解释结果

存储的模型以从较大的总体中随机取样的批次为基础。因此，您可以使用随机批次的拟合方程来预测总体中任意批次的平均响应（拟合）。53.18 下任意批次的预测平均强度约为 100.06 - 0.14 x 53.18 = 92.68。

置信区间 (CI) 表示平均强度介于 91.84 和 93.52 的可信度为 95%。预测区间表示您从总体检验的任意单个药丸的强度约介于 90.15 和 95.22 的可信度为 95%。预测区间总是要比对应的置信区间大，这是因为在对单个响应与响应均值的预测中包括了更多的不确定性。

此预测以边际拟合方程为基础。Minitab 还将为您在对话框中选择的批次显示方程和预测均值。