將新數據集與先前生成的模型進行比較？大家好，
有關如何將數據集與先前生成的響應面模型的輸出進行比較的問題。我有一個基於主要數據集（“數據集A”）開發的響應表面模型，該模型具有一個響應變量和三個輸入變量。輸入變量是特定條件（例如10-30C，10-90％RH）中的環境條件-溫度，濕度和光照水平。我還具有第二個數據集（“數據集B”），該數據集具有相同的響應變量，該變量是在單個溫度，相對濕度和光照水平下獲得的。我想測試用於生成數據集B的條件的響應面模型對響應變量的估計是否在統計上與數據集B的實際平均值不同。最好的方法是什麼？我考慮過要進行一次樣本t檢驗，以將數據集B與模型的預測值進行比較，但這並未考慮與模型估計值相關的誤差。
感謝您的任何建議。
其他回复：將新數據集與先前生成的模型進行比較？您只有一個觀察值可以檢驗原假設，所以您不能使用Ť -測試。
您可以改用預測間隔來確定新觀察是否意外。
回复：將新數據集與先前生成的模型進行比較？@markbailey謝謝。有沒有辦法從模型輸出窗口查看預測間隔？
