연속형 설명 변수와 연속형 결과 변수 간의 이변량 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 변수 간의 관계를 설명하고 설명 변수의 다양한 값에 대한 결과를 예측하는 데 유용합니다.
X를 이용한 Y의 적합을 사용한 단순 선형 회귀
- 열려 있는 JMP ® 데이터 테이블에서 분석 > X에 의한 Y 맞춤을 선택합니다.
- [열 선택] 에서 연속 변수를 클릭하고 [Y, 응답]을 클릭합니다(연속 변수에는 파란색 삼각형이 표시됩니다).
- 두 번째 연속 변수를 선택하고 X, 요인을 클릭합니다.
- 산점도를 생성하려면 확인을 클릭하십시오.
- 회귀선을 맞추려면 빨간색 삼각형을 클릭하고 '선 맞추기'를 선택하세요.
기본적으로 JMP는 다음과 같은 결과를 제공합니다.
- 회귀 방정식(선형 적합 항목 아래).
- 적합성 요약.
- 데이터 테이블에 X 값의 반복 측정값이 포함된 경우 적합성 부족.
- 분산 분석표.
- 매개변수 추정치.
Big Class.jmp (Help > Sample Data Folder)Big Class.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더)
- 다항식 , 변환 (특수 맞춤) 및 스플라인 (유연성 아래)과 같은 다른 맞춤 옵션의 경우 상단의 를 사용하십시오.
- 범례를 추가하거나, 마커를 변경하거나, 그래프 표시를 수정하려면 그래프를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하십시오.
- 축을 두 번 클릭하여 축 설정을 변경하세요.
- 선형 회귀 분석에서 흔히 사용되는 다른 분석 단계(예: 잔차 플로팅 , 신뢰 구간 추가, 예측값 및 잔차를 데이터 테이블에 저장 등)는 적합 방정식 제목(예: "선형 적합") 옆의 창에서 찾을 수 있습니다.
- 그룹화 변수의 각 범주별로 별도의 선을 그리려면 맨 위 빨간색 삼각형을 클릭하고 '그룹화 기준'을 선택한 다음 그룹화 변수를 선택합니다. 그런 다음 맨 위 빨간색 삼각형을 다시 클릭하고 '선 맞춤'을 선택합니다. JMP는 그룹화 변수의 각 수준에 대해 별도의 선을 그려 결과를 제공합니다.
더 자세히 알아보려면 JMP 살펴보기 > 데이터 분석 > 관계 분석 및 기본 분석 > JMP 의 이변량 분석을 참조 하세요 .
