複数の線形回帰-正規分位数プロットの残差分析は正常ではありません。 次はどうする？またあったね。 これは、JMPの使用方法に関する質問と同じくらい統計に関する質問です。
データに対してFitModel重回帰を実行したところ、2つ（可能な6つのうち）の予測子のみが重要であり、それらが相互作用することがわかりました（したがって、モデル内で2つの予測子と1つのクロス）。
ただし、調整済みのRsquareはわずか0.72であり、残余分析は次のようになります。
分位数プロットによって提案された非正規性に対処するための提案はありますか？ 両端のテール観測値を除外することを正当化するための割り当て可能な原因はなく（データ全体に散在しています）、外れ値の最高のCooks-dは0.4です。
分析DOEグラフィックスRe：複数の線形回帰の残差分析-正規クォンタイルプロットは正常ではありません。 次はどうする？あなたは見てみるかもしれませんこのウィキペディアの記事、具体的には「回帰」セクション。 JMPでは変換が簡単です。列見出しを右クリックして[新しい数式列]を選択します。さまざまな変換を行い、配布プラットフォームを使用してそれぞれを分析し、どれが最適かを判断します。ターゲット変数を変換して予測したい場合は、予測値の逆変換を使用して変換を「元に戻す」必要があります。
Re：複数の線形回帰の残差分析-正規クォンタイルプロットは正常ではありません。 次はどうする？データは正規分布していません。 重要なカテゴリカル要因ごとに、個別の非正規分布があります。（ここでの1セットのデータは、ビンサイズを増やし、他の2つのカテゴリの詳細を非表示にしていたために抑制されています。 基本的に同じ話ですが、より広がりがあります。 チャートラベルも機密性のために抑制されています。）
Re：複数の線形回帰の残差分析-正規クォンタイルプロットは正常ではありません。 次はどうする？やあ@lisat 、
変数は正規分布していますか？ おそらく、線形回帰の前の変換が役立つでしょう。
