新しいデータセットを以前に生成されたモデルと比較しますか？こんにちは、みんな、
データセットを以前に生成された応答曲面モデルの出力と比較する方法に関する質問。応答変数と3つの入力変数を持つプライマリデータセット（「データセットA」）に基づいて開発した応答サーフェスモデルがあります。入力変数は、特定の範囲（10-30C、10-90％RHなど）にわたる環境条件（温度、湿度、および光レベル）です。また、同じ応答変数を持つ2番目のデータセット（「データセットB」）があり、単一の温度、RH、および光レベルで取得されます。データセットBの生成に使用された条件の応答変数の応答表面モデルの推定値が、データセットBの実際の平均値と統計的に異なるかどうかをテストしたいと思います。これを行うための最良の方法は何でしょうか？データセットBをモデルからの予測値と比較するために、1サンプルのt検定を実行することを考えましたが、モデルの推定に関連する誤差は考慮されていません。
提案をありがとう。
その他Re：新しいデータセットを以前に生成されたモデルと比較しますか？帰無仮説を検定するための単一の観測値があるため、を使用することはできません。 t -テスト。
代わりに、予測区間を使用して、新しい観測値が予期しないものであるかどうかを判断できます。
Re：新しいデータセットを以前に生成されたモデルと比較しますか？@markbaileyありがとう。モデル出力ウィンドウから予測区間を表示する方法はありますか？
