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。

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

Syntax Error