두 개 이상의 연속형 또는 범주형 설명 변수와 연속형 결과 변수 간의 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 변수 간의 관계를 설명하고 설명 변수의 다양한 값에 대한 결과를 예측하는 데 유용합니다.
적합 모델을 사용한 다중 선형 회귀 분석
- 열려 있는 JMP ® 데이터 테이블에서 분석 > 모델 적합을 선택합니다.
- [열 선택] 에서 연속 변수를 클릭하고 [Y]를 클릭합니다(연속 변수에는 파란색 삼각형이 표시됩니다).
- [설명 변수 선택] 에서 변수를 선택하고 [추가] 를 클릭합니다. 상호작용 항을 추가하려면 변수를 선택하고 [교차]를 클릭합니다. 여기서는 성별*키 상호작용을 포함했습니다.
- 실행을 클릭하세요.
기본적으로 JMP는 다음과 같은 출력을 제공합니다.
- 효과 요약
- 적합성 표 요약.
- 분산 분석표.
- 부적합 표.
- 매개변수 추정치 표.
Big Class.jmp (Help > Sample Data Folder)Big Class.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더)
참고: 기본 출력은 환경설정( 파일 > 환경설정 )에서 플랫폼 > 모델 적합 > 최소 제곱법 적합을 선택하여 변경할 수 있습니다.
- 상단 빨간색 삼각형 아래에 있는 [추정치 > 예측 표현식 표시]를 선택하면 적합된 모델에 대한 방정식이 표시됩니다.
- 예측 공식 , 예측값 , 잔차 및 기타 통계를 데이터 테이블에 저장하려면 상단의 빨간색 창을 클릭하고 "열 저장"을 선택합니다. JMP는 데이터 테이블에 새 열을 생성합니다.
- 모델 진단 플롯은 행 진단 에서 확인할 수 있습니다.
여기에 실제 값과 예측 값을 비교하는 그래프도 추가했습니다.
- 지표 매개변수화 (0, 1 코딩 사용)를 보려면 [추정치] > [지표 매개변수화 추정치]를 선택하십시오.
위쪽 삼각형 .
- 설명 변수가 예측 반응에 미치는 영향을 보려면 맨 위 빨간색 창 을 클릭하고 요인 프로파일링을 선택한 다음 프로파일러를 선택합니다. 예측 프로파일러 에서 변수의 세로 빨간색 선을 클릭하고 드래그하여 수준 또는 값을 변경합니다. 예측 평균 반응 과 95% 신뢰 구간이 표시됩니다.
더 자세히 알아보려면 JMP 살펴보기 > 데이터 분석 > JMP 에서 관계 분석 및 선형 모델 적합하기를 참조 하세요 .
