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産業問題解決のための統計的思考
この例では、クリーニングデータを使用して、次のような多重線形回帰モデルを適合させます。除去3つの予測子を使用してOD 、 ID 、 と重さ。
1つの応答と1つの予測子を使用して線形モデルを近似する場合、グラフビルダーまたはFit YbyXプラットフォームのいずれかを使用することを思い出してください。 Graph Builderは探索目的でより多く使用されますが、Fit YbyXはより包括的で正式な分析オプションを提供します。
一度に複数の予測子を使用してモデルを近似するには、[分析]メニューの[モデルの近似]を使用します。
選択します除去Y変数として。
次に、を選択しますOD 、 ID 、 と重さ、をクリックします追加モデル効果として用語を追加します。
デフォルトのパーソナリティ、つまり分析タイプは、標準の最小二乗法です。 JMPは、最小二乗法を使用して回帰モデルを適合させます。
Fit Modelは非常に柔軟なモデリングプラットフォームであり、さまざまな分析オプションがあることに注意してください。 これらには、このモジュールの後半で説明する段階的およびロジスティック回帰と、予測モデリングモジュールで紹介する一般化された回帰が含まれます。
[強調]オプションを使用して、モデルの実行時にJMPが提供する出力のタイプを指定できます。 3つの予測子を持つ回帰モデルのデフォルトの強調は、効果レバレッジです。
選択します走る回帰モデルに適合させます。
予測による実際のプロットは、分析の要約を提供します。 これは、モデルによって予測された値に対する実際の応答値のプロットです。
水平線は全体の平均であり、対角線は予測された平均です。 バンドは、予測された平均の信頼バンドです。
モデルの係数は、パラメーター推定値の表に報告されています。
JMPは、上部の赤い三角形の下に多くのオプションを提供していることを思い出してください。 選択します予測式を表示する[見積もり]メニューから。 これにより、近似回帰モデルの方程式が表示され、モデル係数を理解しやすくなります。
前のビデオで紹介したモデル適合統計を見てみましょう。 二乗平均平方根誤差、RSquare、およびRSquare Adjustedは、SummaryofFitテーブルに報告されます。
私たちの最初のモデルを思い出してください。 OD 、の二乗平均平方根誤差は1.12、RSquareは0.84でした。 重回帰モデルの適合統計OD 、 私D、と幅ほぼ同じです。
したがって、3つの予測子すべてを含むモデルでは、除去単純なモデルよりもOD 。
