怎樣使用mintab進(jìn)行回歸分析(已修改)
2025-07-05 18:10 本頁面
【正文】 如何使用MINTAB進(jìn)行回歸分析 回歸分析用來檢驗并建立一個響應(yīng)變量與多個預(yù)測變量之間的關(guān)系模形。 MINITAB提供了多種最小二乘法和推理回歸程序。 當(dāng)響應(yīng)變量為連續(xù)的量值時使用最小二乘法 當(dāng)響應(yīng)變量為分類值時使用推理回歸。 最小二乘法和推理回歸方法都是評估關(guān)系模型中的參數(shù)并使模型的按按擬合值達(dá)到最優(yōu)化。 最小二乘法是使誤差平方和以獲得參數(shù)估計值。但是MINITAB的推理回歸命令是獲得參數(shù)最大概率估計。參考229頁推理回歸概要以獲得更多關(guān)天推理回歸分析信息。 使用下表來幫助選擇適當(dāng)?shù)某绦颉?選擇的程序 適合的條件 響應(yīng)類型 評估方法 回歸 執(zhí)行簡單或多元回歸分析：選擇合適的關(guān)系模型、存貯回歸統(tǒng)計量、檢驗殘差分析、產(chǎn)生點估計、產(chǎn)生預(yù)測和置信區(qū)間以及進(jìn)行LACKFIT檢驗。 連續(xù)型 最小二乘法 逐步回歸分析 為了識別預(yù)測因素中有用的子集，執(zhí)行逐步、進(jìn)一步選擇以及后退消除等方法從關(guān)系模型中增加或消除變量。 連續(xù)型 最小二乘法 最佳子集 識別以R2為基礎(chǔ)的預(yù)測因子最佳子集。 連續(xù)型 最小二乘法 擬合線性圖 使用單個預(yù)測因子執(zhí)行線性和多項回歸，并且用數(shù)據(jù)繪制回歸線。以實際和log10為基礎(chǔ)。 連續(xù)型 最小二乘法 殘差圖 產(chǎn)生一組殘差圖用來進(jìn)行殘差分析。 正常score圖，單值殘差圖，殘差柱狀圖以及殘差和擬合圖。 連續(xù)型 最小二乘法 二元推理分析 進(jìn)行響應(yīng)可能只有兩個值的回歸分析，例如：存在或不存在。 分類 最大概率 順序推理 對響應(yīng)可能有三個或更多的值的響應(yīng)進(jìn)行回歸分析，該響應(yīng)值有自然的順序，例如：無影響、中等影響、嚴(yán)重影響。 分類 最大概率 名義推理 對響應(yīng)可有三個或更多的值的響應(yīng)進(jìn)行回歸分析，該響應(yīng)值沒自然的順序，例如：甜、咸 、酸 分類 最大概率 回歸 您可以使用回歸方法來進(jìn)行用最小二乘法為基礎(chǔ)的一元和多元回歸分析。使用本程序您可以產(chǎn)生最小二乘法關(guān)系模型，貯存回歸統(tǒng)計量，檢驗殘差，產(chǎn)生點估計、進(jìn)行預(yù)測以及置信區(qū)間，并且可以進(jìn)行l(wèi)ackoffit檢驗。 同時您也可以使用該命令產(chǎn)生多元回歸關(guān)系模型。然而，如果您要使用一個預(yù)測因子來獲得一個多元回歸關(guān)系模型，您將會發(fā)現(xiàn)使用擬合線性圖更好。 數(shù)據(jù) 在數(shù)字型列中輸入相等長度的響應(yīng)和預(yù)測因子變量，這樣您的工作表中每行的數(shù)據(jù)包含著對應(yīng)觀察值的測量結(jié)果。 在回歸方程計算和方差分析表中，MINITAB忽略了響應(yīng)或預(yù)測因子中所有包含丟失值的觀測值列。 線性回歸分析 1. 選擇 統(tǒng)計回歸回歸 2. 在“響應(yīng)”欄中，輸入包含響應(yīng)變量(Y)的列。 3. 在“預(yù)測因子”欄中輸入包含預(yù)測因子(X)變量的列。 4. 如果需要的話，可以使用下面顯示的選項，然后單擊“確立” 選項 圖形子對話框 為正常、標(biāo)準(zhǔn)、已刪除殘差圖畫5個不同的殘差圖。參考25頁選擇殘差圖類型。有效的殘差圖包括： 柱狀圖 正態(tài)概率圖 殘差圖及擬合值 殘差圖及數(shù)據(jù)順序。每個數(shù)據(jù)點的行號都顯示在圖中X軸上。(例如：1 2 3 4 5…n) 獨立的殘差圖及每個選定列。參考26頁的殘差圖。 結(jié)果子對話框 在對話窗口中顯示下列內(nèi)容： 不輸出 估計的回歸關(guān)系方程，系數(shù)表、S，R2,以及方差分析表。 默認(rèn)的輸出設(shè)置，包括上面的輸出方式加上連續(xù)平方和fits and residuals of unusual observations 選項子對話框 執(zhí)行加權(quán)回歸分析參考26頁加權(quán)回歸分析 exclude the intercept term from the regression by unchecking Fit Intercept—see Regression through the origin on page 27 顯示variance inflation因子(VIF共線性影響度量值) 與每個預(yù)測因子相關(guān)參考27頁Variance inflation factor 顯示杜賓瓦特森統(tǒng)計，它是用來檢測殘差的自相關(guān)—參考27頁檢測殘差的自相關(guān) 顯示PRESS統(tǒng)計以及校正的R2。 當(dāng)預(yù)測因子重復(fù)時，用純誤差lackoffit來檢驗關(guān)系模型的適合性，參考28頁檢驗lackoffit 用數(shù)據(jù)子子集lackoffit測試來檢驗關(guān)系模型的適合性參考28頁檢驗lackoffit 預(yù)測響應(yīng)結(jié)果、置信區(qū)間以及新觀測值的區(qū)間參考29頁新的觀測值的預(yù)測。 存儲子對話框 存儲系數(shù)、擬合值、以及正常、標(biāo)準(zhǔn)、已刪除殘差圖參考25頁選擇殘差類型。 n store the leverages, Cook’s distances, and DFITS, for identifying outliers—see Identifying outliers on page 29. 存儲 store the mean square error, the (X162。X)1 matrix, a
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