Ce modèle permet d'analyser la relation entre deux ou plusieurs variables explicatives continues ou catégorielles et une variable de résultat continue. Il est utile pour décrire les relations entre les variables et pour prédire un résultat pour différentes valeurs des variables explicatives.
Régression linéaire multiple utilisant un modèle ajusté
- À partir d'un tableau de données JMP ® ouvert, sélectionnez Analyser > Ajuster le modèle .
- Cliquez sur une variable continue dans Sélectionner les colonnes , puis cliquez sur Y (les variables continues ont des triangles bleus).
- Choisissez les variables explicatives dans Sélectionner les colonnes , puis cliquez sur Ajouter . Pour ajouter un terme d'interaction, sélectionnez les variables et cliquez sur Croiser . Ici, nous avons inclus l'interaction sexe*taille .
- Cliquez sur Exécuter .
Par défaut, JMP fournira la sortie suivante :
- Résumé des effets
- Résumé du tableau d'ajustement.
- Tableau d'analyse de la variance.
- Tableau des absences d'ajustement.
- Tableau des estimations des paramètres.
Big Class.jmp (Help > Sample Data Folder)Big Class.jmp (Aide > Dossier de données d'exemple)
Remarque : la sortie par défaut peut être modifiée via les Préférences ( Fichier > Préférences ) et en sélectionnant Plateformes > Modèle d'ajustement > Ajustement par moindres carrés .
- Sélectionnez Estimations > Afficher l'expression prédite sous le triangle rouge supérieur pour afficher une équation pour le modèle ajusté.
- Pour enregistrer la formule de prédiction , les valeurs prédites , les résidus et autres statistiques dans le tableau de données, cliquez sur le triangle rouge en haut , puis sélectionnez « Enregistrer les colonnes ». JMP créera alors de nouvelles colonnes dans le tableau de données.
- Les graphiques de diagnostic du modèle se trouvent sous Diagnostics de lignes .
Nous avons également ajouté ici un graphique comparant les valeurs réelles et les valeurs prévues.
- Pour afficher la paramétrisation des indicateurs (avec un codage 0, 1), sélectionnez Estimations > Estimations de la paramétrisation des indicateurs dans le menu
triangle supérieur rouge .
- Pour visualiser l'influence des variables explicatives sur la réponse prédite, cliquez sur le triangle rouge en haut , sélectionnez « Profilage des facteurs » puis « Profiler » . Dans le Profiler de prédiction , cliquez et faites glisser la ligne rouge verticale d'une variable pour en modifier le niveau ou la valeur. La réponse moyenne prédite et son intervalle de confiance à 95 % s'affichent.
Consultez la section Découverte de JMP > Analyser vos données > Analyser les relations et ajuster les modèles linéaires dans l' aide de JMP pour en savoir plus.
