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原产地英国
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适用平台windows，mac
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效应图只在因子设计中可用。用于验证模型假设的残差图可对所有设计类型显示。
7.单击每个对话框中的确定。
Minitab 拟合了您在项子对话框中定义的模型，将分析结果显示在会话窗口中，然后将此模型存储在工作表文件中。在您确定可接受的模型之后，您可以使用此存储的模型执行后续分析
确认重要效应
您可使用会话窗口输出和两个效应图来确定哪个效应对您的过程而言非常重要。首先，请查看会话窗口输出。
因子回归: 小时数 与 订单系统, 包裹
方差分析
来源 自由度 Adj SS Adj MS F 值 P 值
模型 3 53.894 17.9646 40.25 0.000
线性 2 44.915 22.4576 50.32 0.000
订单系统 1 28.768 28.7680 64.46 0.000
包裹 1 16.147 16.1472 36.18 0.000
2 因子交互作用 1 8.979 8.9787 20.12 0.002
订单系统包裹 1 8.979 8.9787 20.12 0.002
误差 8 3.571 0.4463
合计 11 57.464
模型汇总
R-sq（调 R-sq（预
S R-sq 整） 测）
0.668069 93.79% 91.46% 86.02%
已编码系数
系数标 方差膨
项 效应 系数 准误 T 值 P 值 胀因子
常量 12.573 0.193 65.20 0.000
订单系统 3.097 1.548 0.193 8.03 0.000 1.00
包裹 -2.320 -1.160 0.193 -6.01 0.000 1.00
订单系统包裹 1.730 0.865 0.193 4.49 0.002 1.00
以未编码单位表示的回归方程
小时数 = 12.573 + 1.548 订单系统 - 1.160 包裹 + 0.865 订单系统包裹
别名结构
因子 名称
A 订单系统
B 包裹
别名
I
A
B
AB
您可拟合全模型，其中包括两个主效应以及双因子交互作用。当其在编码系数表中的 p 值小于 α 时，效应在统计意义上显著。在 α 的默认值为 0.05 时，以下效应显著：
• 订单处理系统(订单系统) 和包装系统(包装) 的主效应
• 订单处理系统和包装过程 (订单系统包装) 的交互效应
解释效应图
您也可以评估标准化效应的正态概率图和 Pareto 图，以确定哪些效应会对响应小时数产生影响。
1. 要查看正态概率图，请选择窗口 > 小时数的效应图。
预测结果
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