モデルがあり、指定する変数設定の組み合わせの応答値を予測する場合、予測を使用します。

たとえば、不動産鑑定士が一定の特徴を持つアパートの販売価格を予測したいとします。不動産鑑定士はあらかじめモデルを適合し、都市のアパートの販売価格が、面積、利用可能なユニット数、築年数、都心部からの距離などの予測変数と関係していることを説明します。

この分析では適合したモデルとワークシートに自動的に保存されたモデルが使用されます。詳細は、保存モデルの概要を参照してください。

この分析の場所

適合するモデルの種類に対応するこの分析のバージョンを使用します。

モデルのタイプ 予測のバージョン
回帰 統計 > 回帰 > 回帰 > 予測
安定性分析 統計 > 回帰 > 安定性分析 > 予測
2値ロジスティック回帰 統計 > 回帰 > 2値ロジスティック回帰 > 予測
ポアソン回帰 統計 > 回帰 > ポアソン回帰 > 予測
一般線形モデル 統計 > 分散分析 > 一般線形モデル > 予測
混合効果モデル 統計 > 分散分析 > 混合効果モデル > 混合効果モデルの当てはめ
スクリーニング計画 統計 > 実験計画法(DOE) > スクリーニング > 予測
要因計画 統計 > 実験計画法(DOE) > 要因計画 > 予測
応答曲面計画 統計 > 実験計画法(DOE) > 応答曲面 > 予測

他の分析を使用する場合

  • 保存モデルがあり、適合平均と共に主効果と交互作用効果をプロットする場合、要因計画プロットを使用します。
  • 保存モデルがあり、適合応答と、2次元図に等高線を持つ2つの連続変数との関係をプロットする場合、等高線プロットを使用します。
  • 保存モデルがあり、適合応答と、3次元応答曲面を持つ2つの連続変数との関係をプロットする場合、曲面プロットを使用します。
  • 少なくとも1つの保存モデルがあり、1つ以上の応答変数の予測平均の範囲が許容範囲内にある領域を特定する場合、重ね合わせ等高線プロットを使用します。
  • 少なくとも1つの保存モデルがあり、1つ以上の応答を最適化する値を探す場合、応答の最適化機能を使用します。
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