MARS^® 回帰の予測の例

研究チームは、アイオワ州エイムズの個々の居住用不動産の販売データを収集しています。研究者は、販売価格に影響を与える変数を特定したいと考えています。変数には、ロットサイズや居住用不動産のさまざまな特徴が含まれます。研究者はMARS^® モデルで予測を行いたいと考えています。

MARS® 回帰の例を完了します。
サンプルデータエイムズ住宅予測.MWXを開きます。
予測データを含むワークシートがアクティブであることを確認し、予測結果の下部にあるボタンをクリックします。
ドロップダウンリストから値の列を入力を選択します。
各行に、予測変数のデータを含む列を入力します。このデータセットでは、列の名前は予測変数と同じです。たとえば、のロット・フロンジ行に ‘ロット・フロンジ’と入力します。
OKをクリックします。

結果を解釈する

Minitabでは、結果のモデルを使用して、一連の予測値の適合度を推定します。研究者は、さまざまな設定の予測変数に対して予測された販売価格を見出します。