MARS^® 回帰のデフォルト設定を指定

ファイル > オプション > 予測分析 > MARS® 回帰

の MARS^® 回帰デフォルトのメソッドを指定します。デフォルトに加えた変更は、Minitab統計ソフトウェアを終了した後でも、再度変更するまで残ります。

最適モデルの選択基準

次の基準から選択して、モデルに最適な基底関数の数を選択します。この選択は、基底関数の検索には影響しません。2つの基準で同じ数の基底関数が選択されている場合、2つの基準のモデルは同じです。

R二乗: このオプションを選択すると、R二乗値が最大値を持つモデルの結果が表示されます。
平均絶対偏差: このオプションを選択すると、平均絶対偏差が最も小さいモデルの結果が表示されます。

予測変数の相互作用

交互作用とは、予測変数の効果が他の予測変数の値に依存することを意味します。たとえば、穀物がオーブンで乾燥する速度はオーブン内の時間に依存しますが、時間の影響はオーブンの温度に依存します。時間と温度の変数は相互作用します。

順序は、基底関数に含めることができる異なる予測変数の数を指定します。たとえば、次数 2 は、予測変数の効果が他の 1 つの予測変数の値に依存する可能性があることを示します。次数3は、予測変数の効果が他の2つの予測変数の値に依存する可能性があることを示します。次数4は、予測変数の効果が他の3つの予測変数の値に依存する可能性があることを示します。次の基底関数は、次数 3 の相互作用の例です。

BF1 = 最大(0, X₁ − 800)
BF2 = 最大(0, X₂ − 50) * BF1
BF3 = 最大(0, X₃ − 10) * BF 2

交互作用を許可しない場合、モデルは加法モデルを使用します。予測変数は加法モデルでは相互作用しません。

基底関数の最大数

ほとんどの場合、デフォルト値の30が良好に機能します。30基底関数がデータに対して小さすぎると思われる場合は、より大きな値を検討してください。たとえば、30個を超える予測変数が重要であると思われる場合は、より大きな値を検討します。

30で十分かどうかわからない場合は、最初の結果を確認してください。たとえば、値を大きくすると、解析によって基底関数が追加されるにつれて決定係数の 2 乗値が上昇傾向にある場合に、モデルの適合度が向上する可能性が高くなります。

ノット間の観測値の最小数

MARS® に選択を許可する: 分析では、サンプルサイズとモデルの複雑さを使用して、値を自動的に選択します。ほとんどの場合、自動値はうまく機能します。
ユーザー指定 λ: 値 1 は、連続するデータポイントが基底関数が変化するポイントとして適格であることを示します。値 1 を指定すると、モデル予測を最も迅速に変更できます。より大きな値を使用してより滑らかなモデルを作成し、より一般的な関係を探索します。このような滑らかなモデルは、データの特定の範囲では精度が低下する場合があります。

MARS® 回帰のデフォルト設定を指定

MARS^® 回帰のデフォルト設定を指定