適合回帰モデルおよび適合一般線形モデルで、カテゴリ予測変数のコード化方法を設定します。連続変数を標準化するかも選択可能です。デフォルトに加えた変更は、Minitabを終了しても、再度変更するまで維持されます。
- 回帰のカテゴリ予測変数のコード化
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- 効果：各水準平均と全体平均の差を推定します。
- 2値：各水準の平均と参照水準の平均の差を推定します。
- 一般線形モデルの因子のコード化
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- 効果：各水準平均と全体平均の差を推定します。
- 2値：各水準の平均と参照水準の平均の差を推定します。
- 連続予測変数の標準化
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- 標準化しない：連続予測変数に元データを使用します。
- -1としてコード化される最小値、1としてコード化される最大値：データを直線的に変換するために、このオプションを使用します。サンプル内の最小値は-1とコード化されます。サンプル内の最大値は+1とコード化されます。残りのデータは、-1と+1の間に入るようにコード化されます。
- 平均を引き、標準偏差で割る：予測変数を中央に寄せ、比較できるスケールに置きます。
- 平均を引く：予測変数を中央に寄せます。
- 標準偏差で割る：予測変数を比較できるスケールにするために使用します。