ある材料科学者が、セメント混合物内で発生する熱について調査しています。科学者は、混合物内の4つの原料を変化させて全体の発熱への影響を評価します。
このデータには4つの連続予測変数があるため、このデータを使用して、回帰モデルの適合およびベストサブセット回帰について説明することができます。
| ワークシートの列 | 説明 | 変数の型 |
|---|---|---|
| 発生熱量 | セメント混合物内で発生する熱量 | 応答 |
| X1 | セメント混合物内のアルミン酸三カルシウムの量 | 予測変数 |
| X2 | セメント混合物内のケイ酸三カルシウムの量 | 予測変数 |
| X3 | セメント混合物内のテトラカルシウムアルミノフェライトの量 | 予測変数 |
| X4 | セメント混合物内のケイ酸二カルシウムの量 | 予測変数 |
データはD.C. Montgomery, E.A. Peck, and G.G. Vining (2012). Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley & Sonsからの引用です。