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産業問題解決のための統計的思考
このビデオでは、再びクリーニング データを使用して回帰モデルを適合させます。除去とID X による Y によるフィットを使用します。 提供される統計出力について説明し、回帰式を使用して予測を行う方法を確認します。
我々は再び使用します除去Y、応答およびID X、ファクターとして。
回帰モデルを適合させるために、赤い三角形から [Fit Line] を選択します。
以前のビデオでは、残差分析を実施し、モデルの仮定に違反していないことを確認しました。
それでは、デフォルトの統計出力を見てみましょう。
二乗平均平方根誤差と R2 乗を含む、モデル適合の要約統計量は、適合表の要約にレポートされます。 二乗平均平方根誤差は 1.7 で、RSquare は 0.64 です。
したがって、 IDの変動の 64% を説明します。除去.
モデルの有意性に関する全体的なテスト結果は、ANOVA 表で報告されます。 p 値は非常に小さいため、モデルが有意であると結論付けることができます。
前に見たように、適合線形モデルは線形適合の下に報告されます。
このモデルの推定された切片と勾配係数は、[推定] の下の [パラメーター推定値] テーブルに報告されます。
モデルを使用して平均を予測することに興味があるかもしれません除去の異なる値に対してID . これまで見てきたように、単純に次の値を差し込むことができます。 ID予測を計算する方程式に除去.
JMPで直接予測を行う方法もいくつかあります。
Linear Fit の赤い三角形から Save Predicteds を選択して、モデルの式をデータ テーブルに保存できます。
これにより、すべての観測値の予測除去が計算されます。 新しい行を追加して、値を入力できますID 、JMP はこの値の平均除去量を予測します。
モデルの構築に使用された範囲内の予測子の値を入力することだけが意味があることに注意してください。 予測子の値の範囲を超えて外挿すると、モデルはうまく予測できない場合があります。
分析ウィンドウに戻りましょう。
平均を概算することのみに関心がある場合除去、ツールバーから十字ツールを使用できます。 線をクリックすると、十字線ツールは、特定の値に対する予測された除去を表示します。 ID .
二変量フィット プロットでは、信頼区間と予測区間の 2 種類の区間を表示することもできます。
Linear Fit の Confidence Curves Fit オプションは、信頼帯を表示します。 これらのバンドは、平均の信頼区間を表します除去の与えられた値に対してID .
たとえば、平均の信頼区間除去部品の場合ID of 10 は約 10.5 ～ 11.5 単位です。
Confidence Curves Indiv (個別) オプションは、予測バンドを表示します。 これらのバンドは、除去の与えられた値に対してID .
たとえば、 ID of 10 はおよそ 7.5 から 14.5 です。
