Utilice los siguientes análisis cuando tenga una variable de respuesta continua.
- Regresión
- Modele la relación entre predictores categóricos o continuos y una respuesta y utilice el modelo para pronosticar valores de respuesta para nuevas observaciones. Incluya fácilmente términos de interacción y polinómicos, transforme la respuesta o utilice la regresión escalonada si es necesario. En Minitab, elija .
- Mejores subconjuntos
- Compare todos los modelos posibles utilizando un conjunto especificado de predictores y muestre los modelos de mejor ajuste que contengan un predictor, dos predictores y así sucesivamente. En Minitab, elija .
- Gráfica de línea ajustada
- Grafique la relación entre un predictor y una respuesta. En Minitab, elija .
- Regresión no lineal
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Modele la relación entre los predictores y una respuesta cuando lo términos cuadráticos o cúbicos no sean adecuados. Se utiliza cuando se puede especificar una relación no lineal, como un crecimiento o una decadencia no lineal, para describir la relación. En Minitab, elija .
- Estudio de estabilidad
- Planee un estudio de estabilidad y cree una hoja de trabajo personalizada para recoger los datos. En Minitab, elija .
- Estime la vida útil de un producto farmacéutico con un modelo lineal. En Minitab, elija .
- Regresión ortogonal
- Modele la relación entre una respuesta y un predictor cuando las mediciones de la respuesta y el predictor incluyan error aleatorio. En Minitab, elija .
- Mínimos cuadrados parciales
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Determine si un conjunto de predictores están relacionados con las respuestas. Se utiliza cuando se tiene predictores que son sumamente colineales o cuando se tiene más predictores que observaciones. En Minitab, elija .