Methoden für Poisson-Modell anpassen

Hier finden Sie Definitionen und Anleitungen zur Interpretation für die Regressionstabelle.

In diesem Thema

Kodierung der kategorialen Prädiktoren
Standardisierung der stetigen Prädiktoren
Linkfunktion
Validierung

Kodierung der kategorialen Prädiktoren

Minitab kann entweder das Kodierungsschema (0, 1) oder das Kodierungsschema (−1, 0, +1) verwenden, um kategoriale Variablen in das Modell einzubinden. Das Schema (0, 1) ist das Standardschema für die Regressionsanalyse, während das Schema (−1, 0, +1) standardmäßig für die ANOVA und die Versuchsplanung (DOE) verwendet wird. Durch die Wahl zwischen diesen beiden Schemas wird die statistische Signifikanz der kategorialen Variablen nicht verändert. Das Kodierungsschema ändert jedoch die Koeffizienten und beeinflusst, wie diese interpretiert werden.

Interpretation

Prüfen Sie das angezeigte Kodierungsschema, um sicherzustellen, dass die Analyse wie gewünscht durchgeführt wurde. Interpretieren Sie die Koeffizienten für die kategorialen Variablen wie folgt:

Beim Kodierungsschema (0, 1) stellen die einzelnen Koeffizienten die Differenz zwischen den einzelnen Stufenmittelwerten und dem Mittelwert der Referenzstufe dar. Der Koeffizient für die Referenzstufe wird in der Koeffiziententabelle nicht angezeigt.
Beim Kodierungsschema (−1, 0, +1) stellen die einzelnen Koeffizienten die Differenz zwischen den einzelnen Stufenmittelwerten und dem Gesamtmittelwert dar.

Standardisierung der stetigen Prädiktoren

Wenn Sie festlegen, dass die stetigen Prädiktoren im Modell standardisiert werden sollen, stellt Minitab in der Tabelle „Standardisierung der stetigen Prädiktoren“ Details zur Methode bereit.

Im Allgemeinen standardisieren Sie Variablen, um diese zu zentrieren und/oder zu skalieren. Beim Zentrieren von Variablen verringern Sie die Multikollinearität, die auf Wechselwirkungs- und Polynomialterme zurückzuführen ist; damit verbessern Sie die Genauigkeit der Schätzwerte für die Koeffizienten. Beim Skalieren von Variablen konvertiert Minitab meist die unterschiedlichen Skalen von Variablen in eine gemeinsame Skala, wodurch Sie die Größe der Koeffizienten vergleichen können.

Interpretation

Vergewissern Sie sich anhand der Tabelle für die Standardisierungsmethode, dass die Analyse wie gewünscht durchgeführt wurde. Je nach ausgewählter Methode müssen Sie die Interpretation der Koeffizienten wie folgt anpassen:

Kodierung von -1 bzw. +1 für tiefe bzw. hohe Stufe festlegen: Bei dieser Methode werden die Variablen sowohl zentriert als auch skaliert. Jeder Koeffizient stellt die erwartete Änderung des Mittelwerts der transformierten Antwortvariablen bei einer Änderung des Prädiktors um eine Einheit auf der kodierten Skala dar. Beispielsweise stellt der Koeffizient die Änderung des Mittelwerts der transformierten Antwortvariable dar, wenn sich der Prädiktor von 0 in +1 ändert.
Mittelwert subtrahieren, dann durch Standardabweichung dividieren: Bei dieser Methode werden die Variablen sowohl zentriert als auch skaliert. Jeder Koeffizient stellt die erwartete Änderung des Mittelwerts der transformierten Antwortvariablen bei einer Änderung der Prädiktorvariablen um eine Standardabweichung dar.
Mittelwert subtrahieren: Bei dieser Methode werden die Variablen zentriert. Jeder Koeffizient stellt die erwartete Änderung des Mittelwerts der transformierten Antwortvariablen bei einer Änderung des Prädiktors um 1 dar.
Durch Standardabweichung dividieren: Bei dieser Methode werden die Variablen skaliert. Jeder Koeffizient stellt die erwartete Änderung des Mittelwerts der transformierten Antwortvariablen bei einer Änderung der Prädiktorvariablen um eine Standardabweichung dar.
Angegebenen Wert subtrahieren, dann durch einen weiteren Wert dividieren: Es hängt von den angegebenen Werten ab, ob die Variablen bei dieser Methode zentriert oder skaliert werden. Jeder Koeffizient stellt die erwartete Änderung des Mittelwerts der transformierten Antwortvariablen bei einer Änderung der Prädiktorvariablen um den Teiler dar. Bei einer Division durch 4 stellt der Koeffizient zum Beispiel eine Erhöhung um 4 in der ursprünglichen Messskala dar.

Die genaue Interpretation der Koeffizienten hängt zudem von weiteren Aspekten der Analyse ab, z. B. der Linkfunktion.

Linkfunktion

Minitab bietet drei Linkfunktionen:

Log-Linkfunktion
Quadratwurzel-Linkfunktion
Identitäts-Linkfunktion

Interpretation

Verwenden Sie die Linkfunktion, um ein Modell zu bestimmen, das am besten an Ihre Daten angepasst ist. Mit Hilfe der Statistiken für die Güte der Anpassung können Sie die Anpassungen mit den verschiedenen Linkfunktionen vergleichen. Bestimmte Linkfunktionen können aus historischen Gründen verwendet werden, oder weil sie eine bestimmte Bedeutung in einer Disziplin haben.

Validierung

Wenn Sie einen Testdatensatz verwenden, zeigt die Tabelle den Prozentsatz der Daten, die im Testdatensatz enthalten sind. Bei Verwendung der Kreuzvalidierung wird in der Tabelle die Anzahl der Faltungen angegeben. Wenn Sie eine Spalte angeben, die angibt, welche Beobachtungen im Testdatensatz oder welche Beobachtungen in den einzelnen Faltungen enthalten sind, wird in der Tabelle der Titel der Spalte angezeigt.

Interpretation

Überprüfen Sie die Validierungsmethode, die sich in den Ergebnissen befindet, um sicherzustellen, dass Sie die beabsichtigte Analyse durchgeführt haben.