【正文】 imits:指定是否保存 y的預測界限 Minitab Regression Results... 在 Session 窗不顯示任何結果時 顯示基本的回歸分析結果時 顯示基礎統(tǒng)計量時 顯示追加統(tǒng)計量時 Graphs... ?Residuals for Plots:殘差圖象中顯示的殘差種類選擇 Regular:在資料的原來測度內利用殘差時 Standardized:利用標準殘差時 Deleted:利用 Studentized殘差時 ?Residual Plots Histogram of residual:畫殘差的 Histogram 時 Normal plot of residual : 畫 殘差的正態(tài)概率圖時 Residuals versus fits:想看殘差的適合性時 Residuals versus order:關于殘差對比資料的順序 Residuals versus the variables:殘差與變量之間的關系 Minitab Regression Minitab Regression 分析結果 回歸方程式為 SCORE2=+ P值比留意水準小，故駁回歸屬 假設。即兩個變量的回歸系數(shù) 不是 0。 對資料的說明程度 (決定系數(shù) )為 %， 因第 9個數(shù)據(jù)是非正常 數(shù)據(jù)，故需要進一步觀察。 新數(shù)據(jù)的信賴區(qū)間為 (, ), 預測區(qū)間為 (, )。 Minitab 102 Stepwise 逐步 線 性回 歸 ? 說明變量數(shù)量多時，添加或減少變量而選別適當?shù)淖兞考蠟槟康? ?所有可能的回歸 : 當有 k個變量時，調查從一個也不包含的模型至包含 k個的 所有模型 ?前進選擇法 : 在影響反應變量的 k個說明變量中選擇最大影響的變量， 并判斷為再無其它重要變量時 ,停止變量的選擇 ?后進選擇法 : 在影響反應變量的 k個說明變量中除去影響小的變量， 并判斷為再無可除變量時，停止變量的除去 ?階段別回歸方法 :在前進選擇法里加后進選擇法的方法 Minitab Stepwise ?Response:輸入反應變量 (Pulse2) ?Predictors:輸入說明變量 (Pulse1 RanWeight) ?Predictors to include in every model: 指定先包含的變量 ?選擇 Forward selection后指定留意水準 ?留意水準 :把預測變量追加到回歸模型的基準 (p值小于留意水準時追加 ) Minitab Stepwise ?顯示進入模型的預測變量的最佳程度 (若是 2， 則顯示 2個預測變量 ) ?輸入要進行幾次操作 ?回歸模型里要追加常數(shù)項時 Stepwise Regression: Pulse2 versus Pulse1, Ran, Weight Forward selection. AlphatoEnter: Response is Pulse2 on 3 predictors, with N = 92 Step 1 2 3 Constant 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 Minitab 103Best Subsets 最佳回 歸 法 ? 在分析者所希望的說明變量中找出最佳模型的分析 ?Response:指定反應變量 ?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) 在說明變量數(shù)為相同的組合中，指定 最高說明結果的幾個輸出與否 結果解釋 在模型選擇上有根據(jù)的統(tǒng)計量 (Rsquare, adjR, Cp) Vars:包含在各模型的說明變量數(shù)。 以下是如前所定的 5個說明變量中包含 2個至 4個的模型中按 Rsquare高順序 所表示的。 另在包含 2個、 3個、 4個說明變量的模型 中，每各變量個數(shù)輸出 3個。 Minitab Best Subsets ?履行單一回歸步驟 , 繪出回歸圖 ?在線型回歸及多項回歸中有用的方法 , 即一個變量對應一個反應值時。 Options... ?Response:指定反應變量 ?Predictor:指定說明變量 (僅一個 ) ?Type of Regression Model:指定回歸 Model (1,2,3次方程式 ) ?Transformations:反應變量與說明 變量取 10為底的 Log ?Display Option:表示信賴區(qū)間及 預測區(qū)間 Minitab 104 Fitted Line Plot 擬 合曲 線 回 歸 法 Minitab Fitted Line Plot 結果解釋 顯示 2次項模型比直線模型更為適合 ?殘差 plot 是為回歸分析診斷而使用 ?回歸分析時 , 若保存了殘差和推定值 (Fits),則利用 Residual Plot 步驟繪出殘差圖形。 ?進行殘差分析之前應先保存殘差和適合值 Stat Regression Storage : 把 Fits與 Residual check ?Residuals : 指定殘差 ?Fits : 指定反應變量的推定值 Minitab Res