ベストサブセット回帰の分析のオプションを選択する

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各モデルにおける出し入れ可能な予測変数の数
デフォルトでは、Minitabは最適な1予測変数モデル、最適な2予測変数モデルから、すべての予測変数が含まれるモデルまでを表示します。予測変数の最小値と最大値、たとえば、5と12を入力した場合、Minitabは最適な5予測変数、6予測変数、…、12予測変数のモデルしか表示しません。
モデルに含まれる予測変数の総数には、すべてのモデルに含める予測変数で指定する予測変数が含まれていません。たとえば、すべてのモデルに含める2つの予測変数を指定して、予測変数の最小個数を5に、予測変数の最大個数を12に設定する場合、Minitabは7~14個の予測変数を持つモデルを表示します。
最小値
モデルに含める自由予測変数の最小個数を入力します。
最大値
モデルに含める自由予測変数の最大個数を入力します。
出力する各サイズのモデル数
1~5の数値を入力します。たとえば、3を選択する場合、Minitabは、R2の最大値を持つサイズごとの3つのモデルに関する適合度統計量を表示します。
切片を適合する

切片を適合するを選択して、回帰モデルの解釈(定数とも呼ばれる)を含めます。ほとんどの場合、モデルに定数を含める必要があります。

定数を削除する理由が有効になるのは、予測変数の値が0で、応答が0だと仮定できるときです。たとえば、食品の脂肪分、たんぱく質、炭水化物に基づくカロリを予測するモデルを検討します。脂肪分、タンパク質、炭水化物が0の場合、カロリ数も0になります(または0に非常に近くなります)。

定数項を組み込まないモデルで比較する場合、統計値R2代わりにSを使用して、モデルの適合性を評価します。

予測残差平方和を表示
予測残差平方和(PRESS)表示します。MinitabはPRESSを使用して、通常より直感的に解釈できる予測値R2を計算します。
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