注
このコマンドは、予測分析モジュールで使用できます。モジュールをアクティブにする方法については、ここをクリックしてください。
概要
Minitab統計ソフトウェアは、最適性基準の最良の値を持つモデルの結果を生成します。選択に応じて、基準は最小平方誤差または最小絶対偏差のいずれかになります。Minitabでは、最適なモデルの特定につながるシーケンスから他のモデルを探すことができます。通常、代替モデルは次の 2 つの理由のいずれかで選択します。
- 分析によって選択されるモデルは、基準が改善されるパターンの一部です。通常は、できるだけ高い予測精度でモデルから予測を行います。
- 分析によって選択されるモデルは、基準が比較的平坦なパターンの一部です。類似したモデル要約統計量を持つ1つ以上のモデルは、最適モデルよりも基底関数がはるかに少なくなります。通常、基底関数が少ないモデルでは、各予測変数が応答値にどのように影響するかがより明確になります。小さいモデルの予測精度の差が無視できる場合は、小さいモデルを使用して応答変数と予測変数の関係を評価できます。
たとえば、次のプロットは、20の基底関数を持つモデルに関する結果に付随しています。シーケンス内の他のモデルは、同様のR2 値を有する。
10個の基底関数を持つモデルのR2 値は、20個の基底関数を持つモデルとほぼ同じです。通常、基底関数が少ないモデルでは、各予測変数が応答値にどのように影響するかがより明確になります。はるかに小さいモデルからの予測精度の低下が無視できる場合は、はるかに小さいモデルを使用して、応答変数と予測変数の関係を評価できます。
代替モデルの基準値に加えて、モデルの複雑さとさまざまな領域の有用性を比較することもできます。アナリストが他のモデルと比較してパフォーマンスを犠牲にしない特定のモデルを選択する理由の次の例を考えてみましょう。
- アナリストは、最も重要な変数をより明確に把握できる小さなモデルを選択します。
- 基底関数が別のモデルの変数よりも測定しやすい変数に対するものであるため、分析でモデルが選択されます。
- 分析者がモデルを選択するのは、予測変数の特定の領域が対象であるためです。
分析の実行
出力で選択 代替モデルを選択 します。基底関数の数に対する基準のプロットと、ステップを要約した表を示すダイアログボックスが開きます。
基準の比較
代替モデルを選択するには、グラフ上の点またはテーブル内の行を選択します。結果を表示 選択すると、そのモデルの結果が作成されます。
結果を表示したら、モデルから予測を行うことを選択できます 予測 。詳しくは、MARS® 回帰の新しい結果を予測するを参照してください。
ヒント
異なる2つの分析またはレポートの出力を比較するには、ナビゲーターの出力の二番目の項目を右クリックして、分割ビューで開くを選択します。
