Rスクエア<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />かどうかを判断したいとしましょう Y （連続的）は他の測定基準によって予測されるかもしれません（ X 1、X 2、X 3 - 全連続）。
31行のテーブルがあり、各行にはX1、X2、X3、Yに関するデータが含まれています。
Yの変動の少なくとも81％を考慮しながら、Yへの入力として使用すべきメトリックは何かを調べたいと思います。
モデルをフィットさせて「フィットの要約」を見ると、0.9のR二乗が見られますが、それはモデルX1、X2およびX3全体に対するものです。完全に 。
どのようにしてメトリクスのそれぞれについてYの変動の割合を確認できます別々にそれが確かに> 81％であることを確認しますか？モデルを3回はめ込むべきでしょうか。
すなわち
1 セント YとX1を比較し、R二乗をチェックする
2 nd X2で時間Yを求め、R二乗をチェックする
3 第二 XとXの時間YとR二乗をチェック
そのようにしてこれを行うと、次のようになります。
X1-0.83のR二乗
X2-0.82のR二乗
X3-0.09のR二乗
X1とX2が使えるということですか別々に Yへの入力として、そしてYの変動の必要な％を説明しますか？これは正しい分析ですか？
ありがとう
ラモンバマー
再：Rスクエアどうもありがとうございました ！！
再：Rスクエアこんにちはランバム54 、
あなたは正しいです;あなたの結果によると、X1とX2は別々に標本データの分散の81％以上を占めるので、どちらかが入力としての候補になるかもしれません。ただし、標本R ^ 2は、すべての標本推定値と同様に標本誤差の影響を受けるため、母集団で考慮される分散の実際の割合は多かれ少なかれ小さくなる可能性があります。そのため、母集団で入力による分散の割合が0.81を超えるという証拠があることが重要である場合は、推定値の周囲に信頼区間を設定し、信頼区間の下限を確保しないことをお勧めします。０．８１未満のｔ。もしあなたがJMP Proを使っているのなら、ブートストラップあなたのサンプルのサイズを考えれば良いアプローチでしょう。 あるいは、計算は簡単で（通常のパラメトリックな仮定を前提として）、オンライン統計さえもあります。電卓これは簡単な入力（標本サイズ、観測されたR ^ 2、予測子の数）を取ります。あなたのサンプルでは、X1に回帰されたYのR ^ 2の95％の範囲は、〜0.72≤R2≤0.93になります。
これが役に立つことを願っています！
ジュリアン
