【正文】 TA形態(tài)為 Stack 的時(shí)候 )?一元配置分散分析 (DATA形態(tài)為 Unstack 的時(shí)候 )?二元配置分散分析?平均分析?均型分散分析 (在各水準(zhǔn)反復(fù)相同的時(shí)候 )?一般線型模型?支份分散分析?檢定分散的同一性?區(qū)間 Plot?主效果 Plot?交互效果 PlotMinitabOne Way ANOVA(一元配置法 ) 216。Model:指定說明變量167。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。Response:指定反應(yīng)變量167。 反應(yīng)變量為名目型 (性別 , 郵編 , 學(xué)號(hào)等 ) 資料構(gòu)成的 logistic 回歸模型。在這模型中刪除 Region 后 , 再進(jìn)行分析為好。Model:指定說明變量167。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。Response:指定反應(yīng)變量167。(越接近 1為越好的預(yù)測(cè)力 )MinitabBinary Logistic RegressionMinitabOrdinal Logistic Regression216。實(shí)施適合度判定，如有 p值小于，但在此顯示適合。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。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(hào)值與第 66號(hào)值MinitabBinary Logistic RegressionBinary Logistic RegressionLink Function: LogitResponse InformationVariable Value CountRestingP Low 70 (Event) High 22 Total 92Factor InformationFactor Levels ValuesSmokes 2 No YesLogistic Regression Table Odds 95% CIPredictor Coef StDev Z P Ratio Lower UpperConstant Smokes Yes Weight = Test that all slopes are zero: G = , DF = 2, PValue = TestsMethod ChiSquare DF PPearson 47 Deviance 47 8 Brown:General Alternative 2 Symmetric Alternative 1 Table of Observed and Expected Frequencies:(See HosmerLemeshow Test for the Pearson ChiSquare Statistic) GroupValue 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 TotalLow 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 92Measures of Association:(Between the Response Variable and Predicted Probabilities)Pairs Number Percent Summary MeasuresConcordant 1045 % Somers39。Factors:在說明變量中指定離散型變量Graph...167。 167。Frequency:輸入頻率數(shù)167。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167。Fits : 指定反應(yīng)變量的推定值MinitabResidual PlotsMinitabResidual 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。?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 check167。殘差 plot 是為回歸分析診斷而使用216。Transformations:反應(yīng)變量與說明 變量取 10為底的 Log167。Predictor:指定說明變量 (僅一個(gè) )167。 Options...167。履行單一回歸步驟 , 繪出回歸圖216。另在包含 2個(gè)、 3個(gè)、 4個(gè)說明變量的模型 中，每各變量個(gè)數(shù)輸出 3個(gè)。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)在說明變量數(shù)為相同的組合中，指定最高說明結(jié)果的幾個(gè)輸出與否結(jié)果解釋在模型選擇上有根據(jù)的統(tǒng)計(jì)量(Rsquare, adjR, Cp)Vars:包含在各模型的說明變量數(shù)。Response:指定反應(yīng)變量167?；貧w模型里要追加常數(shù)項(xiàng)時(shí) Stepwise Regression: Pulse2 versus Pulse1, Ran, WeightForward selection. AlphatoEnter: Response is Pulse2 on 3 predictors, with N = 92 Step 1 2 3Constant 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 MinitabBest Subsets216。顯示進(jìn)入模型的預(yù)測(cè)變量的最佳程度 (若是 2，則顯示 2個(gè)預(yù)測(cè)變量 )167。選擇 Forward selection后指定留意水準(zhǔn)167。Predictors:輸入說明變量 (Pulse1 RanWeight)167。MinitabStepwiseMinitabStepwise167。對(duì)資料的說明程度 (決定系數(shù) )為%，因第 9個(gè)數(shù)據(jù)是非正常數(shù)據(jù)，故需要進(jìn)一步觀察。Residual Plots Histogram of residual:畫殘差的 Histogram 時(shí) Normal plot of residual : 畫 殘差的正態(tài)概率圖時(shí) Residuals versus fits:想看殘差的適合性時(shí) Residuals versus order:關(guān)于殘差對(duì)比資料的順序 Residuals versus the variables:殘差與變量之間的關(guān)系MinitabRegressionMinitabRegression分析結(jié)果回歸方程式為SCORE2=+P值比留意水準(zhǔn)小，故駁回歸屬假設(shè)。Storage Fits:指定是否保存推定的 y Confidence limits:指定是否保存推定 y的信賴水準(zhǔn)的 信賴區(qū)間 SDs of fits:指定是否保存 y的標(biāo)準(zhǔn)偏差 Predicction limits:指定是否保存 y的預(yù)測(cè)界限MinitabRegressionResults... 在 Session 窗不顯示任何結(jié)果時(shí) 顯示基本的回歸分析結(jié)果時(shí)顯示基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量時(shí)顯示追加統(tǒng)計(jì)量時(shí)Graphs... 167。Lack of Fit Tests Pure error:指定履行適合性檢定時(shí)純誤差項(xiàng)的 輸出與否 Data subsetting:指定把說明變量細(xì)分而提供類似 反復(fù)效果的算法適用與否167。Fit intercept:決定在模型中是否除去絕對(duì)項(xiàng)167。Predictors : 選擇獨(dú)立變量 (輸入值 ) Score 1Options...167。 在兩個(gè)以上變量的關(guān)系上建立數(shù)學(xué)函數(shù)的方法167。Ordinal Logistic Regression:利用順序型反應(yīng)變量的 回歸分析 (3個(gè)以上范籌時(shí) )167。Fitted Line Plot:用一個(gè)預(yù)測(cè)變量的線型或多次項(xiàng)進(jìn)行 回歸分析?Residual Plot : 為殘差分析的 Plot作成q Logistic square regression:反應(yīng)變量為范籌型資料時(shí)167。Stepwise Regression:為了找出最合適的說明變量模型 進(jìn)行追加或刪除變量而分析167。為了模型化及調(diào)查反應(yīng)變量與一個(gè)以上的獨(dú)立變量之間關(guān)系的分析q Least square regression : 反應(yīng)變量為連續(xù)性資料時(shí) 167。Tests for Normality : 三個(gè)方法中選擇一種 結(jié)果分析 :首先若資料與圖象中的直線一致，可認(rèn)為按正態(tài)分布。Variable : 設(shè)定需正態(tài)性檢定的 Col(變量 ) 167。歸屬假設(shè) : 數(shù)據(jù)是隨正態(tài)分布216。公分散為像相關(guān)分析似的表示兩個(gè)變量間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量 Verbal與 Math 的標(biāo)本公分散為 Verbal與 GPA 的標(biāo)本公分散為 GPA與 Math 的標(biāo)本公分散為 MinitabCovariance(公分散 )216。 （ 相同 ） 216。167。兩個(gè)母集團(tuán)的分散的同一性檢定167。Alternative : 設(shè)定對(duì)立假設(shè)167。Confidence level : 信賴度167。兩個(gè)母不良率差的推定及檢定 167。Alternative :設(shè)定對(duì)立假設(shè)167。Confidence level : 信賴度167。Samples in columns :只限兩種文字或者數(shù)字167。Alternative : 設(shè)定對(duì)立假設(shè)結(jié)果解釋 : p值小于留意水準(zhǔn) 5%， 故駁回歸屬 假設(shè) ,即兩個(gè)母平均間有差MinitabPaired t216。Confidenc