【正文】 East, however, has an ttest pvalue of . If the evidence for the coefficient not being zero appears insufficient and if it adds little to the prediction, you may choose the more parsimonious model with predictors North and South. Make thisdecision only after examining the residuals. In the residual plots example on page 228, you examine the residuals from the model with predictors North and South. (Alternatively, you could have used the graphs available in the Graphs subdialog box.) 。 Source DF SS MS F P Regression 3 Residual Error 25 Total 28 St Resid是標(biāo)準(zhǔn)化殘差。選擇的方程擬合方程即為： 其中 叫做被預(yù)測(cè)或被擬合值。MINITAB將這些值在高leverage異常觀測(cè)值表中顯示。如果需要其它信息，請(qǐng)參考[9], [22], [29]. 數(shù)據(jù)子集lackoffit檢驗(yàn) MINITAB同樣也可以進(jìn)行l(wèi)ackoffit檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)不需要副本但是要包含數(shù)據(jù)子集。 你應(yīng)該考慮使用選項(xiàng)中的方法來分散預(yù)測(cè)因子間的多重共線性： 重新搜集數(shù)據(jù)，刪除預(yù)測(cè)因子，使用不同的預(yù)測(cè)因子或最小二乘法回歸分析的替代，獲得附加的信息請(qǐng)參考[3], [21].。 帶有大變量的觀測(cè)值應(yīng)相應(yīng)地加上較小的權(quán)重。 殘差圖 MINITAB可以產(chǎn)生殘差圖這樣您就可以驗(yàn)證您建立的關(guān)系模型的擬合度，您可以選擇以下殘差圖： 殘差正態(tài)分布圖：如果殘差服從正態(tài)分布，圖中的點(diǎn)將基本形成一條直線。 MINITAB也可以用回歸推理來識(shí)別不正常的觀測(cè)值，這些觀測(cè)值可能對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生很顯著的影響，參考29頁識(shí)別OUTLIERS，您可檢驗(yàn)一下這些異常數(shù)據(jù)看它們是否正確。 3. 在“預(yù)測(cè)因子”欄中輸入包含預(yù)測(cè)因子(X)變量的列。 識(shí)別以R2為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)因子最佳子集。 但是MINITAB的推理回歸命令是獲得參數(shù)最大概率估計(jì)。 同時(shí)您也可以使用該命令產(chǎn)生多元回歸關(guān)系模型。 如果您想比較帶有截矩項(xiàng)與不帶有截矩項(xiàng)關(guān)系模型的擬合度，可以進(jìn)行平均值平方誤差及驗(yàn)證殘差圖。純誤差lackoffit 檢驗(yàn)需要副本(replicates)。 識(shí)別outliers 除了圖形之外，為識(shí)別outliers或?qū)貧w有顯著影響的異常觀測(cè)值，您可以儲(chǔ)存三種另外的方法。R denotes an observation with a large standardized residual 異常觀測(cè)值：如果預(yù)測(cè)因子異常，用X來標(biāo)識(shí)該異常觀測(cè)值；如果響應(yīng)值異常，那么用R標(biāo)識(shí)。 回歸回歸 “響應(yīng)”欄中，輸入Heatflux. ，輸入North South East，然后單擊OK按鈕。假設(shè)您已得到了b0、b1，下一行給出了SS(b2 | b0, b1), 或者由于擬合b2項(xiàng)而導(dǎo)致誤差SS減小。T檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)的是原假設(shè)中每個(gè)系數(shù)都為零，得到模型中所有其它變量的平方和。 多元回歸分析實(shí)例： 作為太陽能的測(cè)試一部分，您測(cè)量房間中總的熱量。為了彌補(bǔ)這個(gè)缺陷，MINITAB同樣也顯示出了RSq (adj),該值是總體R2的無偏估計(jì)，它是根據(jù)以下公式計(jì)算出來的： 將其轉(zhuǎn)換為百分比，其中P是回歸方程中的系數(shù)數(shù)量(本例，P=2)，在相同的符號(hào)，通常R2為： 方差分析：本表包含著平方和(縮寫為SS)，SS回歸有時(shí)也寫作SS(回歸| b0)以及被叫做SS模型。S = RSq = % RSq(adj) = % 每列的長(zhǎng)度必須是相等。該測(cè)試是以誤差由第一順序自回歸過程的假設(shè)為基礎(chǔ)的。WY)來計(jì)回歸系數(shù)，這樣就等于將加權(quán)平方和誤差最小化。一般地，你可以使用關(guān)系模型中預(yù)測(cè)因子或變量來檢查一下您的是否有您想要圖形。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的殘差絕對(duì)值大于2，MINITAB將這些觀測(cè)值顯示在異常觀測(cè)值表中，并有R表示。 結(jié)果子對(duì)話框 在對(duì)話窗口中顯示下列內(nèi)容： 不輸出 估計(jì)的回歸關(guān)系方程，系數(shù)表、S，R2,以及方差分析表。 對(duì)響應(yīng)可能有三個(gè)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。以實(shí)際和log10為基礎(chǔ)。 為了識(shí)別預(yù)測(cè)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。 MINITAB提供了多種最小二乘法和推理回歸程序。 逐步回歸分析 進(jìn)行響應(yīng)可能只有兩個(gè)值的回歸分析，例如：存在或不存在。每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的行號(hào)都顯示在圖中X軸上。 選擇殘差類型 您可以計(jì)算三各殘差類型，使用下表可以幫助您選擇哪種圖形。在殘差圖內(nèi)應(yīng)該沒有任何recognizable patterns，以下的幾點(diǎn)可以說明殘差圖