使用mintab進行回歸分析-資料下載頁
2025-06-17 07:27本頁面
【正文】 來的(Score1 = )。在預測區(qū)間為95%情況下的顯示區(qū)間是單個觀測值Score1 = 。置信區(qū)間適用于回歸中使用的數(shù)據(jù)。如果您有想知道新觀測值，使用預測區(qū)間，參考29新觀測值的預測。 如果沒驗證殘差圖，那么回歸分析還沒有結果。下面的多元回歸例子以及殘差圖程序提供了其它關系回歸分析的信息。 多元回歸分析實例： 作為太陽能的測試一部分，您測量房間中總的熱量。您想檢驗總熱量是否可以通過絕熱體、東、南、北各方向焦點的位置來預測。數(shù)據(jù)是從[21]，486頁中摘取，您可以發(fā)現(xiàn)，使用223頁的最佳子集回歸，最佳兩預測因子模型包括變量北和南，最佳三因子可在最佳兩預測因子基礎增加變量東方。您可以用多元回歸分析法來建立三預測因子關系模型。 回歸回歸 “響應”欄中，輸入Heatflux. ，輸入North South East，然后單擊OK按鈕。 4 In Predictors, enter North South East. Click OK. 回歸分析 ：HeatFlux VS East, South, North 回歸方程： HeatFlux = 389 + East + South North 預測因子 Coef SE Coef T P Constant East South North S = RSq = % RSq(adj) = % 方差分析 Source DF SS MS F P Regression 3 Residual Error 25 Total 28 Source DF Seq SS East 1 South 1 North 1 異常觀測值 Obs East HeatFlux Fit SE Fit Residual St Resid 4 22 R denotes an observation with a large standardized residual DurbinWatson statistic = 解釋結果 MINITAB選擇了以下回歸模型： 其中Y為響應，X1, X2, 和X3為預測因子，b0, b1, b2, and b3是回歸系數(shù)。 多元回歸輸出項與一元回歸輸出相似，但是它也包括連續(xù)平方和。連續(xù)平方和與t檢驗不一樣。T檢驗方法檢驗的是原假設中每個系數(shù)都為零，得到模型中所有其它變量的平方和。連續(xù)平方和只是現(xiàn)有變量平方和，假定所有輸入的變量都存在。 例如：在方差分析表中連續(xù)平方和列，關于NORTH()是NORTH的平方和。South的值() 是South惟一的平方和假設North平方和存在以及East的值() 是East惟一的平方和假設North及South平方和存在 假設您已得到了b0，連續(xù)平方和表中第一行給出了SS(b1 | b0),，或者由于擬合b1項而導致誤差SS減小(與使用X1作為預測因子相同)。假設您已得到了b0、b1，下一行給出了SS(b2 | b0, b1), 或者由于擬合b2項而導致誤差SS減小。下一行即為SS (b3 | b0, b1, b2)，等。如果您想用不同的順序，比方說SS (b2 | b0, b3)，那么重復回歸程序并用首先輸入X3，然后X2。MINITAB不顯示連續(xù)平方和的P值，除了最后連續(xù)平方和，mean square error不能用來檢驗這些項目的顯著性。 在本列中。The coefficient of the variable 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.)
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