minitab質(zhì)量分析工具應用大全-資料下載頁
2025-02-09 19:28本頁面
【正文】 idual Plots Minitab Residual Plots 顯示為檢查殘差是否近似于正態(tài)分布的正態(tài)概率圖， 接近直線時為良好。 用類似于正態(tài)概率圖的用途顯示全面的殘差 形態(tài)的圖象，正態(tài)分布形態(tài)時為良好 殘差對適合值的圖象是顯示越小的預測值 更為適合 ?當反應變量不是連續(xù)性的二分型 (0,1)資料時的回歸分析 ?Response:指定反應變量 ?Frequency:輸入頻率數(shù) ?存在成功與試行次數(shù) , 成功與失敗 , 失敗 與試行次數(shù)形態(tài)的反應變量時，各自輸入 。 ?Model:指定說明變量 ?Factors:在說明變量中指定離散型變量 Graph... ?指定為回歸模型診斷的各種圖象 Minitab 105 Binary Logistic Regression 二元 擬 合 線 回 歸 法 Results... 通過圖象診斷過程中顯示不適合模型的值有 2個。 在圖象上按鼠標右鍵則出現(xiàn) Play菜單，并通過 Brush確認是第 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。 D Discordant 461 % GoodmanKruskal Gamma Ties 34 % Kendall39。s Taua Total 1540 % 結(jié)果解釋 在 Logistic回歸 Table中 Smoke與 Weight 在留意水準 5% 以內(nèi)有意義。 并且 p值為 ， 故判斷為至少 一個不是 0。 實施適合度判定，如有 p值小于 ， 但在此顯示適合。 在 Measures of Association 上 Pairs 部分是一致的結(jié)果， Summary Measures表示預測力的 尺度。 (越接近 1為越好的預測力 ) Minitab Binary Logistic Regression Minitab 106 Ordinal Logistic Regression 順 序回 歸 法 ? 反應變量按順序型顯示的 logistic回歸模型 ?Response:指定反應變量 ?Frequency:輸入頻率數(shù) ?存在成功與試行次數(shù) , 成功與失敗 , 失敗與 試行次數(shù)形態(tài)的反應變量時，各自輸入。 ?Model:指定說明變量 ?Factors:在說明變量中指定離散型變量 Regionr 的 pvalue= 比留意水準 ，故沒有影響。 在這模型中刪除 Region 后 , 再進行 分析為好。 Minitab Ordinal Logistic Regression ? 反應變量為名目型 (性別 , 郵編 , 學號等 ) 資料構(gòu)成的 logistic 回歸模型。 ?Response:指定反應變量 ?Frequency:輸入頻率數(shù) ?存在成功與試行次數(shù) , 成功與失敗 , 失敗與 試行次數(shù)形態(tài)的反應變量時各自輸入。 ?Model:指定說明變量 ?Factors:在說明變量中指定離散型變量 Minitab Nominal Logistic Regression 謝謝觀看 /歡迎下載 BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH
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