Eingeben der Daten für Regression der partiellen kleinsten Quadrate

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Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Spalten mit den zu analysierenden Daten anzugeben.

Geben Sie im Feld Antworten eine oder mehrere Spalten mit numerischen Daten ein, die erklärt oder prognostiziert werden sollen. In der PLS-Regression wird ein einzelnes Modell an mehrere Antwortvariablen angepasst. Da PLS die Antwortvariablen auf multivariate Weise modelliert, können die Ergebnisse erheblich von denen abweichen, die für die einzelnen Antwortvariablen separat berechnet wurden. Modellieren Sie mehrere Antwortvariablen nur dann separat voneinander, wenn sie nicht korreliert sind.
Geben Sie im Feld Modell die Spalten mit numerischen Daten ein, anhand derer möglicherweise Änderungen der Antwortvariablen erklärt oder prognostiziert werden können. Sie können stetige oder kategoriale Variablen einbinden. Außerdem können Sie Wechselwirkungs- und Polynomialterme angeben. Weitere Informationen finden Sie unter Angeben der Modellterme in der PLS-Regression.
Geben Sie im Feld Kategoriale Prädiktoren (optional) die kategorialen Klassifikationen oder Gruppenzuweisungen ein, z. B. einen Typ von Rohmaterialien, anhand derer möglicherweise Änderungen der Antwortvariablen erklärt oder prognostiziert werden können.
(Optional) Geben Sie im Feld Maximalzahl der Komponenten die Anzahl von Komponenten ein, die Minitab berechnet oder kreuzvalidiert. In der Standardeinstellung führt Minitab eine Berechnung oder Kreuzvalidierung für 10 Komponenten oder, falls kleiner, die der Anzahl von Prädiktoren entsprechende Anzahl von Komponenten durch. Geben Sie nicht mehr Komponenten ein, als Terme im Modell vorhanden sind.

In diesem Arbeitsblatt sind Festigkeit und Dicke die Antwortvariablen; die Spalten enthalten Messwerte der Zugfestigkeit und Dicke von Blasfolie. Werkzeugtemp, Abkühltemp, Förderung und Extrusionsrate sind die Prädiktorvariablen im Modell.

C1	C2	C3	C4	C5	C6
Festigkeit	Dicke	Werkzeugtemp	Abkühltemp	Förderung	Extrusionsrate
8,93	4,62	150,1	80,1	1,0	10,0
8,44	3,70	134,5	49,7	5,0	-10,0
9,72	4,88	179,5	79,8	4,9	10,0
9,55	5,06	149,8	50,3	1,1	10,0