Généralités sur Régression MARS^®

Utilisez des splines de régression adaptative multivariées (MARS^®) pour créer des modèles prédictifs précis pour une réponse continue avec de nombreuses variables prédictives continues et catégorielles. Les puissantes fonctions de base à partir desquelles Régression MARS^® les modèles forment les modèles sont hautement adaptables, de sorte que les modèles capturent des écarts significatifs par rapport aux contraintes de linéarité de la régression multiple conventionnelle. Régression MARS^® Gère facilement la structure de données complexe qui se cache souvent dans les données de grande dimension. Ce faisant, cette approche de la modélisation de régression révèle efficacement des modèles de données et des relations importants qu’il est difficile, voire impossible, pour d’autres méthodes de régression de révéler.

Contrairement aux modèles d’analyse prédictive qui utilisent des arbres pour former des modèles, les modèles ont des Régression MARS^® représentations comparables aux équations de régression multiple conventionnelle. Les relations entre la variable de réponse et les prédicteurs individuels sont plus faciles à comprendre avec ces équations.

Régression MARS^® fournit des informations pour un large éventail d'applications, y compris le contrôle de la qualité de fabrication, la découverte de médicaments, la détection des fraudes, l'évaluation de crédit et la prévision des résiliations. Utilisez les résultats pour identifier les variables importantes, examiner les effets relatifs des variables et prédire les valeurs de réponse pour les nouvelles observations. Par exemple, des évaluateurs de biens immobiliers veulent connaître la relation entre le prix de vente des appartements en ville et plusieurs variables de prévision, notamment la superficie en mètres carrés, le nombre d'unités disponibles, l'ancienneté du bâtiment et la distance par rapport au centre-ville.

Pour obtenir une description des Régression MARS^® et d’autres modèles d’analyse prédictive, reportez-vous à Types de modèles d’analyse prédictive dans Minitab Statistical Softwarela section .