Prognostizieren von Werten der Antwortvariablen für die Regression der partiellen kleinsten Quadrate

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In der PLS-Regression gibt es primär zwei Gründe, die prognostizierten Werte der Antwortvariablen mit Hilfe des PLS-Modells zu berechnen und zu speichern: Testen der Prognosequalität mit einem Testdatensatz und Prognostizieren von neuen Werten der Antwortvariablen. Weitere Informationen finden Sie unter Prognose in der PLS-Regression.
Neue Beobachtung für stetige Prädiktoren
Geben Sie hier die neue Beobachtung für jeden stetigen Prädiktor in derselben Reihenfolge ein, in der die einzelnen Prädiktoren im Modell eingegeben wurden. Sie können einen numerischen Wert für jeden Prädiktor bzw. eine numerische Spalte mit neuen Beobachtungen für jeden Prädiktor eingeben. Die Spalten müssen über die gleiche Zeilenanzahl verfügen.
Neue Beobachtung für kategoriale Prädiktoren
Geben Sie hier die neue Beobachtung für jeden kategorialen Prädiktor in derselben Reihenfolge ein, in der die einzelnen Prädiktoren im Modell eingegeben wurden. Sie können einen Wert für jeden Prädiktor oder eine Spalte mit neuen Beobachtungen für jeden Prädiktor eingeben. Die Spalten müssen über die gleiche Zeilenanzahl verfügen. Wenn Sie eine neue Beobachtung eingeben, müssen Sie Textwerte in doppelten Anführungszeichen einschließen (z. B. „Weiblich“).
Neue Beobachtung für Antwortvariablen (optional)
Geben Sie die numerischen Spalten ein, die die Werte der Antwortvariablen enthalten, die den neuen Beobachtungen entsprechen. Wenn Sie Wert der Antwortvariablen eingeben, berechnet Minitab ein Test-R2, damit Sie die Prognosefähigkeiten des Modells beurteilen können. Sie können die Werte der Antwortvariablen nicht eingeben. Diese müssen in Spalten gespeichert sein. Die Anzahl von Spalten der Antwortvariablen muss der Anzahl von Antwortvariablen im Modell entsprechen, und sie müssen dieselbe Anzahl von Zeilen wie die Prädiktoren aufweisen, die die neuen Beobachtungen enthalten.
Konfidenzniveau

Geben Sie das Konfidenzniveau für die Konfidenzintervalle und die Prognoseintervalle 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. Analog dazu gibt das Prognoseintervall an, dass Sie zu 95 % sicher sein können, dass das Intervall den Wert einer einzelnen neuen Beobachtung enthält.

Speichern
Anpassungen
Der angepasste Wert für neue Beobachtungen wird gespeichert.
SE der Anpassungen
Die geschätzten Standardfehler der angepassten Werte werden gespeichert.
Konfidenzgrenzen
Die Untergrenze und die Obergrenze für das Konfidenzintervall der Prognose werden gespeichert.
Prognosegrenzen
Die Untergrenze und die Obergrenze für das Prognoseintervall werden gespeichert.
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