Méthodes et formules pour la méthode pas à pas pour la fonction Analyser un plan de mélange

Méthode permettant de déterminer les termes à conserver dans un modèle. La sélection ascendante ajoute des variables au modèle en utilisant la même méthode que la procédure pas à pas. Une variable n'est jamais enlevée une fois qu'elle a été ajoutée. La procédure de sélection ascendante par défaut se termine lorsqu'aucune des variables candidates n'a de valeur de p inférieure à la valeur spécifiée dans Alpha pour inclure.

Méthode permettant de déterminer les variables à conserver dans un modèle. L'élimination descendante part d'un modèle contenant tous les termes, puis supprime des termes un par un, avec la même méthode que pour la procédure pas à pas. Aucune variable exclue ne peut être réintégrée au modèle. La procédure d'élimination descendante par défaut se termine lorsqu'aucune des variables incluses dans le modèle n'a de valeur de p supérieure à la valeur spécifiée dans Alpha pour exclure. L'élimination descendante ne peut pas s'effectuer si le modèle initial utilise tous les degrés de liberté.

Permet de sélectionner les variables en supprimant des prédicteurs du modèle existant ou en en y ajoutant sur la base des résultats du test F. La méthode pas à pas combine les procédures de sélection ascendante et d'élimination descendante. La sélection pas à pas ne peut pas s'effectuer si le modèle initial utilise tous les degrés de liberté.

Variables à enlever

Minitab calcule la statistique F et la valeur de p pour chaque variable du modèle. Si le modèle contient j variables, alors pour toute variable, x_r, F est calculé comme suit :

Notation

Si la valeur de p d'une variable est supérieure à la valeur indiquée dans Alpha pour exclure, Minitab supprime la variable dont la valeur de p est la plus élevée du modèle, calcule l'équation de régression, affiche les résultats et passe à l'étape suivante.

Variables à ajouter

Si Minitab ne peut pas supprimer une variable, la procédure tente d'en ajouter une. Minitab calcule la statistique F et valeur de p pour chaque variable qui n'est pas présente dans le modèle. Si le modèle contient j variables, alors, pour toute variable, x_a, F est calculé comme suit :

Notation

Terme	Description
SCEj	SC Erreur avant l'ajout de xa au modèle
SCE(j + Xa )	SC Erreur après l'ajout de xa au modèle
	Degrés de liberté pour la variable Xa
CME(j + Xa )	CM Erreur après l'ajout de xa au modèle

Si la valeur de p correspondant à la statistique F d'une variable est inférieure à la valeur indiquée dans Alpha pour inclure, Minitab ajoute au modèle la variable dont la valeur de p est la plus faible au modèle, calcule l'équation de régression, affiche les résultats et passe à une nouvelle étape. Lorsqu'il devient impossible d'ajouter une variable au modèle ou d'en supprimer, la procédure pas à pas se termine.