minitab教程案例5890102-資料下載頁(yè)
2025-02-11 18:38本頁(yè)面
【正文】 ab Best Subsets ? 在分析者所希望的說(shuō)明變量中找出最佳模型的分析 ?Response:指定反應(yīng)變量 ?Free predictors:指定在模型里包含可能性的 變量 ?Predictors in all models:指定必須包含在模型 中的變量 包含在模型的至少變量數(shù)和最大變量數(shù) 在說(shuō)明變量數(shù)為相同的組合中，指定 最高說(shuō)明結(jié)果的幾個(gè)輸出與否 42 () 結(jié)果解釋 在模型選擇上有根據(jù)的統(tǒng)計(jì)量 (Rsquare, adjR, Cp) Vars:包含在各模型的說(shuō)明變量數(shù)。 以下是如前所定的 5個(gè)說(shuō)明變量中包含 2個(gè)至 4個(gè)的模型中按 Rsquare高順序 所表示的。 另在包含 2個(gè)、 3個(gè)、 4個(gè)說(shuō)明變量的模型 中，每各變量個(gè)數(shù)輸出 3個(gè)。 Minitab Best Subsets 43 () ?履行單一回歸步驟 , 繪出回歸圖 ?在線型回歸及多項(xiàng)回歸中有用的方法 , 即一個(gè)變量對(duì)應(yīng)一個(gè)反應(yīng)值時(shí)。 Options... ?Response:指定反應(yīng)變量 ?Predictor:指定說(shuō)明變量 (僅一個(gè) ) ?Type of Regression Model:指定回歸 Model (1,2,3次方程式 ) ?Transformations:反應(yīng)變量與說(shuō)明 變量取 10為底的 Log ?Display Option:表示信賴區(qū)間及 預(yù)測(cè)區(qū)間 Minitab Fitted Line Plot 44 () Minitab Fitted Line Plot 結(jié)果解釋 顯示 2次項(xiàng)模型比直線模型更為適合 45 () ?殘差 plot 是為回歸分析診斷而使用 ?回歸分析時(shí) , 若保存了殘差和推定值 (Fits),則利用 Residual Plot 步驟繪出殘差圖形。 ?進(jìn)行殘差分析之前應(yīng)先保存殘差和適合值 Stat Regression Storage : 把 Fits與 Residual check ?Residuals : 指定殘差 ?Fits : 指定反應(yīng)變量的推定值 Minitab Residual Plots 46 () 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(shí)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(shí)為良好 殘差對(duì)適合值的圖象是顯示越小的預(yù)測(cè)值 更為適合 47 () ?當(dāng)反應(yīng)變量不是連續(xù)性的二分型 (0,1)資料時(shí)的回歸分析 ?Response:指定反應(yīng)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(yīng)變量時(shí)，各自輸入 。 ?Model:指定說(shuō)明變量 ?Factors:在說(shuō)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 Binary Logistic Regression 48 () Results... 通過(guò)圖象診斷過(guò)程中顯示不適合模型的值有 2個(gè)。 在圖象上按鼠標(biāo)右鍵則出現(xiàn) Play菜單，并通過(guò) Brush確認(rèn)是第 31號(hào)值與第 66號(hào)值 Minitab Binary Logistic Regression 49 () 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(zhǔn) 5% 以內(nèi)有意義。 并且 p值為 ，故判斷為至少 一個(gè)不是 0。 實(shí)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(yù)測(cè)力的 尺度。 (越接近 1為越好的預(yù)測(cè)力 ) Minitab Binary Logistic Regression 50 () 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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