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minitab17中general linear model里面的方差分量在哪里显示?

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品质协会中级会员

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发表于 2018-9-26 10:22:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
Minitab新手,向各位大神求助下,我用的minitab17进行三因子方差分量计算,怎么没有显示方差分量呀? 请教下各位,要怎么才能显示出来?帮忙看看哪里弄错了,谢谢!

1.jpg


2.jpg


General Linear Model: 直径 versus 工人, 车床, 轴棒

Method

Factor coding  (-1, 0, +1)


Factor Information

Factor             Type   Levels  Values
工人               Fixed       3  A, B, C
车床               Fixed       4  1, 2, 3, 4
轴棒(工人, 车床)  Fixed      36  1(A, 1), 2(A, 1), 3(A, 1), 1(A, 2), 2(A, 2), 3(A, 2),
                                  1(A, 3), 2(A, 3), 3(A, 3), 1(A, 4), 2(A, 4), 3(A, 4),
                                  1(B, 1), 2(B, 1), 3(B, 1), 1(B, 2), 2(B, 2), 3(B, 2),
                                  1(B, 3), 2(B, 3), 3(B, 3), 1(B, 4), 2(B, 4), 3(B, 4),
                                  1(C, 1), 2(C, 1), 3(C, 1), 1(C, 2), 2(C, 2), 3(C, 2),
                                  1(C, 3), 2(C, 3), 3(C, 3), 1(C, 4), 2(C, 4), 3(C, 4)


Analysis of Variance

Source               DF   Adj SS   Adj MS  F-Value  P-Value
  工人                2   1.4408  0.72042    47.15    0.000
  车床                3  18.5317  6.17722   404.33    0.000
  工人*车床           6   0.2058  0.03431     2.25    0.061
  轴棒(工人, 车床)  24   0.8267  0.03444     2.25    0.013
Error                36   0.5500  0.01528
Total                71  21.5550


Model Summary

       S    R-sq  R-sq(adj)  R-sq(pred)
0.123603  97.45%     94.97%      89.79%


Coefficients

Term                  Coef  SE Coef  T-Value  P-Value   VIF
Constant           23.9750   0.0146  1645.87    0.000
工人
  A                -0.0625   0.0206    -3.03    0.004  1.33
  B                 0.1958   0.0206     9.51    0.000  1.33
车床
  1                -0.6194   0.0252   -24.55    0.000  1.50
  2                 0.6639   0.0252    26.31    0.000  1.50
  3                -0.3417   0.0252   -13.54    0.000  1.50
工人*车床
  A 1              -0.0931   0.0357    -2.61    0.013  2.00
  A 2               0.0403   0.0357     1.13    0.266  2.00
  A 3               0.0625   0.0357     1.75    0.088  2.00
  B 1               0.0986   0.0357     2.76    0.009  2.00
  B 2              -0.0014   0.0357    -0.04    0.969  2.00
  B 3              -0.0458   0.0357    -1.28    0.207  2.00
轴棒(工人, 车床)
  1(A, 1)          0.0000   0.0714     0.00    1.000  1.33
  2(A, 1)         -0.0000   0.0714    -0.00    1.000  1.33
  1(A, 2)         -0.0667   0.0714    -0.93    0.356  1.33
  2(A, 2)          0.1333   0.0714     1.87    0.070  1.33
  1(A, 3)          0.0667   0.0714     0.93    0.356  1.33
  2(A, 3)          0.2167   0.0714     3.04    0.004  1.33
  1(A, 4)          0.0000   0.0714     0.00    1.000  1.33
  2(A, 4)          0.0500   0.0714     0.70    0.488  1.33
  1(B, 1)          0.0000   0.0714     0.00    1.000  1.33
  2(B, 1)         -0.1000   0.0714    -1.40    0.170  1.33
  1(B, 2)          0.0167   0.0714     0.23    0.817  1.33
  2(B, 2)         -0.0333   0.0714    -0.47    0.643  1.33
  1(B, 3)          0.1667   0.0714     2.34    0.025  1.33
  2(B, 3)         -0.0833   0.0714    -1.17    0.251  1.33
  1(B, 4)          0.0333   0.0714     0.47    0.643  1.33
  2(B, 4)         -0.2667   0.0714    -3.74    0.001  1.33
  1(C, 1)         -0.0667   0.0714    -0.93    0.356  1.33
  2(C, 1)         -0.0167   0.0714    -0.23    0.817  1.33
  1(C, 2)          0.0833   0.0714     1.17    0.251  1.33
  2(C, 2)         -0.0167   0.0714    -0.23    0.817  1.33
  1(C, 3)          0.0167   0.0714     0.23    0.817  1.33
  2(C, 3)         -0.0333   0.0714    -0.47    0.643  1.33
  1(C, 4)         -0.1500   0.0714    -2.10    0.043  1.33
  2(C, 4)          0.0500   0.0714     0.70    0.488  1.33


Regression Equation

直径 = 23.9750 - 0.0625 工人_A + 0.1958 工人_B - 0.1333 工人_C - 0.6194 车床_1
       + 0.6639 车床_2 - 0.3417 车床_3 + 0.2972 车床_4 - 0.0931 工人*车床_A 1
       + 0.0403 工人*车床_A 2 + 0.0625 工人*车床_A 3 - 0.0097 工人*车床_A 4
       + 0.0986 工人*车床_B 1 - 0.0014 工人*车床_B 2 - 0.0458 工人*车床_B 3
       - 0.0514 工人*车床_B 4 - 0.0056 工人*车床_C 1 - 0.0389 工人*车床_C 2
       - 0.0167 工人*车床_C 3 + 0.0611 工人*车床_C 4 + 0.0000 轴棒(工人, 车
       床)_1(A, 1) - 0.0000 轴棒(工人, 车床)_2(A, 1) + 0.0000 轴棒(工人, 车
       床)_3(A, 1) - 0.0667 轴棒(工人, 车床)_1(A, 2) + 0.1333 轴棒(工人, 车
       床)_2(A, 2) - 0.0667 轴棒(工人, 车床)_3(A, 2) + 0.0667 轴棒(工人, 车
       床)_1(A, 3) + 0.2167 轴棒(工人, 车床)_2(A, 3) - 0.2833 轴棒(工人, 车
       床)_3(A, 3) + 0.0000 轴棒(工人, 车床)_1(A, 4) + 0.0500 轴棒(工人, 车
       床)_2(A, 4) - 0.0500 轴棒(工人, 车床)_3(A, 4) + 0.0000 轴棒(工人, 车
       床)_1(B, 1) - 0.1000 轴棒(工人, 车床)_2(B, 1) + 0.1000 轴棒(工人, 车
       床)_3(B, 1) + 0.0167 轴棒(工人, 车床)_1(B, 2) - 0.0333 轴棒(工人, 车
       床)_2(B, 2) + 0.0167 轴棒(工人, 车床)_3(B, 2) + 0.1667 轴棒(工人, 车
       床)_1(B, 3) - 0.0833 轴棒(工人, 车床)_2(B, 3) - 0.0833 轴棒(工人, 车
       床)_3(B, 3) + 0.0333 轴棒(工人, 车床)_1(B, 4) - 0.2667 轴棒(工人, 车
       床)_2(B, 4) + 0.2333 轴棒(工人, 车床)_3(B, 4) - 0.0667 轴棒(工人, 车
       床)_1(C, 1) - 0.0167 轴棒(工人, 车床)_2(C, 1) + 0.0833 轴棒(工人, 车
       床)_3(C, 1) + 0.0833 轴棒(工人, 车床)_1(C, 2) - 0.0167 轴棒(工人, 车
       床)_2(C, 2) - 0.0667 轴棒(工人, 车床)_3(C, 2) + 0.0167 轴棒(工人, 车
       床)_1(C, 3) - 0.0333 轴棒(工人, 车床)_2(C, 3) + 0.0167 轴棒(工人, 车
       床)_3(C, 3) - 0.1500 轴棒(工人, 车床)_1(C, 4) + 0.0500 轴棒(工人, 车
       床)_2(C, 4) + 0.1000 轴棒(工人, 车床)_3(C, 4)


Fits and Diagnostics for Unusual Observations

Obs     直径      Fit    Resid  Std Resid
  3  23.0000  23.2000  -0.2000      -2.29  R
  4  23.4000  23.2000   0.2000       2.29  R
39  23.5000  23.7000  -0.2000      -2.29  R
40  23.9000  23.7000   0.2000       2.29  R

R  Large residual


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