Auswählen der Optionen für Poisson-Modell anpassen

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Gewichtungen

Geben Sie im Feld Gewichtungen eine numerische Spalte mit Gewichtungen ein, um eine gewichtete Regression durchzuführen. Die Gewichtungen müssen größer oder gleich null sein. Die Spalte mit den Gewichtungen muss dieselbe Anzahl von Zeilen wie die Spalte mit der Antwortvariablen aufweisen. Weitere Informationen zum Ermitteln der geeigneten Gewichtung finden Sie unter Gewichtete Regression.

Konfidenzniveau für alle Intervalle

Geben Sie das Konfidenzniveau für die Konfidenzintervalle für die Koeffizienten und die angepassten Werte ein.

In der Regel ist ein Konfidenzniveau von 95 % gut geeignet. Ein 95%-Konfidenzniveau gibt an, dass bei einer Entnahme von 100 Zufallsstichproben aus der Grundgesamtheit die Konfidenzintervalle für ungefähr 95 der Stichproben den Mittelwert der Antwortvariablen enthalten. Für einen bestimmten Datensatz erzeugt ein niedrigeres Konfidenzniveau ein schmaleres Intervall, während mit einem höheren Konfidenzniveau ein breiteres Intervall erzielt wird.

Hinweis

Um die Konfidenzintervalle anzuzeigen, öffnen Sie das Unterdialogfeld Ergebnisse, und wählen Sie im Feld Darstellung der Ergebnisse die Option Erweiterte Tabellen aus.

Typ des Konfidenzintervalls

Sie können ein beidseitiges Intervall oder eine einseitige Grenze auswählen. Bei demselben Konfidenzniveau liegt eine Grenze näher an der Punktschätzung als das Intervall. Die Obergrenze liefert keinen wahrscheinlichen unteren Wert. Die Untergrenze liefert keinen wahrscheinlichen oberen Wert.

Angenommen, die mittlere Anzahl der Patienten, die im Laufe einer Stunde ein Krankenhaus besuchen, beträgt 4,58. Das 95%-Konfidenzintervall für die mittlere Anzahl der Ereignisse für mehrere zukünftige Beobachtungen erstreckt sich von 2,7 bis 6,5. Die 95%-Obergrenze für den Mittelwert beträgt 6,2, was genauer ist, da die Grenze näher am prognostizierten Mittelwert liegt.

  • Beidseitig: Es wird ein beidseitiges Konfidenzintervall verwendet, um einen wahrscheinlichen unteren und oberen Wert für die mittlere Anzahl der Ereignisse zu schätzen.
  • Untergrenze: Es wird eine untere Konfidenzgrenze verwendet, um einen wahrscheinlichen unteren Wert für die mittlere Anzahl der Ereignisse zu schätzen.
  • Obergrenze: Es wird eine obere Konfidenzgrenze verwendet, um einen wahrscheinlichen oberen Wert für die mittlere Anzahl der Ereignisse zu schätzen.

Residuen für Bewertung

Die Abweichungsresiduen und die Residuen nach Pearson unterstützen Sie beim Erkennen von Mustern und Ausreißern in den Residuendiagrammen. Beobachtungen, an die das Modell nicht gut angepasst ist, weisen hohe Abweichungsresiduen und Residuen nach Pearson auf. Minitab berechnet die Residuenwerte für jedes eindeutige Faktoren-/Kovariatenmuster.
  • Abweichung: Abweichungsresiduen sind ein Maß dafür, wie gut das Modell die Beobachtung prognostiziert. Für eine logistische Regression, bei der die Logit-Linkfunktion verwendet wird, werden häufig Abweichungsresiduen bevorzugt, da die Verteilung der Residuen stärker der Verteilung der Residuen aus Modellen kleinster Quadrate ähnelt. Die Logit-Linkfunktion ist die am häufigsten verwendete Linkfunktion.
  • Pearson: Residuen nach Pearson sind ebenfalls ein Maß dafür, wie präzise das Modell die Beobachtung prognostiziert. Ein gängiger Ansatz zum Ermitteln von Ausreißern besteht darin, die Residuen nach Pearson gemäß der Reihenfolge der Beobachtungen im Arbeitsblatt grafisch darzustellen.

Abweichungen für Tests

Wählen Sie eine Abweichung zum Berechnen der Chi-Quadrat-Werte und der p-Werte aus. Am häufigsten wird die korrigierte Abweichung verwendet. Bestimmen Sie anhand der sequenziellen Abweichung die Signifikanz der Terme entsprechend der Reihenfolge, in der sie in das Modell eingegeben werden.
  • Korrigiert (Typ III): Misst die Abnahme der Abweichung für jeden Term relativ zu einem Modell, das alle verbleibenden Terme enthält.
  • Sequenziell (Typ I): Misst die Abnahme der Abweichung, wenn ein Term einem Modell hinzugefügt wird, das lediglich die ihm vorhergehenden Terme enthält.
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