minitab質(zhì)量分析工具應(yīng)用大全-免費(fèi)閱讀
【正文】 在這模型中刪除 Region 后 , 再進(jìn)行 分析為好。 在圖象上按鼠標(biāo)右鍵則出現(xiàn) Play菜單，并通過 Brush確認(rèn)是第 31號值與第 66號值 Minitab Binary Logistic Regression Binary Logistic Regression Link Function: Logit Response Information Variable Value Count RestingP Low 70 (Event) High 22 Total 92 Factor Information Factor Levels Values Smokes 2 No Yes Logistic Regression Table Odds 95% CI Predictor Coef StDev Z P Ratio Lower Upper Constant Smokes Yes Weight LogLikelihood = Test that all slopes are zero: G = , DF = 2, PValue = GoodnessofFit Tests Method ChiSquare DF P Pearson 47 Deviance 47 HosmerLemeshow 8 Brown: General Alternative 2 Symmetric Alternative 1 Table of Observed and Expected Frequencies: (See HosmerLemeshow Test for the Pearson ChiSquare Statistic) Group Value 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Total Low Obs 4 6 6 8 8 6 8 12 10 2 70 Exp High Obs 5 4 3 1 1 3 2 3 0 0 22 Exp Total 9 10 9 9 9 9 10 15 10 2 92 Measures of Association: (Between the Response Variable and Predicted Probabilities) Pairs Number Percent Summary Measures Concordant 1045 % Somers39。 Minitab 102 Stepwise 逐步 線 性回 歸 ? 說明變量數(shù)量多時，添加或減少變量而選別適當(dāng)?shù)淖兞考蠟槟康? ?所有可能的回歸 : 當(dāng)有 k個變量時，調(diào)查從一個也不包含的模型至包含 k個的 所有模型 ?前進(jìn)選擇法 : 在影響反應(yīng)變量的 k個說明變量中選擇最大影響的變量， 并判斷為再無其它重要變量時 ,停止變量的選擇 ?后進(jìn)選擇法 : 在影響反應(yīng)變量的 k個說明變量中除去影響小的變量， 并判斷為再無可除變量時，停止變量的除去 ?階段別回歸方法 :在前進(jìn)選擇法里加后進(jìn)選擇法的方法 Minitab Stepwise ?Response:輸入反應(yīng)變量 (Pulse2) ?Predictors:輸入說明變量 (Pulse1 RanWeight) ?Predictors to include in every model: 指定先包含的變量 ?選擇 Forward selection后指定留意水準(zhǔn) ?留意水準(zhǔn) :把預(yù)測變量追加到回歸模型的基準(zhǔn) (p值小于留意水準(zhǔn)時追加 ) Minitab Stepwise ?顯示進(jìn)入模型的預(yù)測變量的最佳程度 (若是 2， 則顯示 2個預(yù)測變量 ) ?輸入要進(jìn)行幾次操作 ?回歸模型里要追加常數(shù)項(xiàng)時 Stepwise Regression: Pulse2 versus Pulse1, Ran, Weight Forward selection. AlphatoEnter: Response is Pulse2 on 3 predictors, with N = 92 Step 1 2 3 Constant Pulse1 TValue PValue Ran TValue PValue Weight TValue PValue S RSq RSq(adj) Cp best alt. Variable Ran Weight TValue PValue Variable Weight TValue PValue Minitab 103Best Subsets 最佳
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