拟合线图的方差的序贯分析表

总自由度 (DF) 是数据中的信息量。分析使用该信息来估计未知总体参数的值。总自由度由样本中的观测值个数确定。项的自由度显示了项所使用的信息量。增加样本数量可提供有关总体的更多信息，从而增加总自由度。增加模型中项的数量会使用更多信息，这会减少用于估计参数估计值变异性的可用自由度。

如果两个条件都满足，Minitab 会分割误差自由度。第一个条件是必须具有能够与当前模型中未包含的数据拟合的项。例如，如果具有 3 个或更多可区分值的连续变量，您可以估计该预测变量的二次项。如果模型不包含二次项，则数据可以拟合的项不会包含在模型中，且可以满足此条件。

第二个条件是数据包含仿行。仿行是每个预测变量都具有相同值的观测值。例如，如果您具有 3 个观测值，压强为 5，并且温度为 25，那么这 3 个观测值即为仿行。

如果两个条件都满足，那么误差自由度的两个部分均会失拟并且为纯误差。失拟自由度允许检验模型形式是否适用。失拟检验将使用失拟自由度。纯误差的自由度越高，失拟检验越有效。