ベストサブセット回帰の例

技術者は、太陽熱エネルギー試験の一部として、熱流量を測定します。あるエネルギーエンジニアは、対日照量、東、南、北の焦点の位置、および時刻などの他の変数によって、合計熱流束を予測する方法を調べようとしています。

詳細な分析用の適切なモデルのグループを選択するため、技術者はベストサブセット回帰を使用します。Minitabでは、ベストサブセット回帰での適切なモデルの選択に、最大値のR二乗の基準が使用されます。

  1. サンプルデータを開く、熱エネルギー試験.MTW.
  2. 統計 > 回帰 > 回帰 > ベストサブセットを選択します。
  3. 応答'熱流量'を入力します。
  4. 出し入れ可能な予測変数に、対日照量-'時刻'を入力します。
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

技術者は、さらに調べるためにいくつかのモデルを特定します。5つのすべての予測変数を持つモデルではSの最小値と調整済みR2の最大値があり、それぞれおよそ8、88%になります。4つの予測変数を持つモデルの1つでは、マローズのCpは最小値5.8となります。2つの予測変数を持つモデルと3つの予測変数を持つモデルは両方とも、予測R2は最大となり、およそ81.4%になります。技術者が最後のモデルを選択する前に、残差プロットなどの診断測度を使用して、回帰の仮説に反していないかモデルを調べます。

応答は熱流量

変数R二乗R二乗 (調整済み)R二乗 (予測)MallowsのCpS



172.171.066.938.512.328      X 
139.437.126.3112.718.154X       
285.984.881.49.18.9321    XX 
282.080.674.217.810.076      XX
387.485.979.07.68.5978  XXX 
386.584.981.49.78.9110X  XX 
489.187.380.65.88.1698XXXX 
488.086.079.38.28.5550X  XXX
589.987.778.86.08.0390XXXXX