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。
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。
変数 | R二乗 | R二乗 (調整済み) | R二乗 (予測) | MallowsのCp | S | 対 日 照 量 | 東 | 南 | 北 | 時 刻 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 72.1 | 71.0 | 66.9 | 38.5 | 12.328 | X | ||||
1 | 39.4 | 37.1 | 26.3 | 112.7 | 18.154 | X | ||||
2 | 85.9 | 84.8 | 81.4 | 9.1 | 8.9321 | X | X | |||
2 | 82.0 | 80.6 | 74.2 | 17.8 | 10.076 | X | X | |||
3 | 87.4 | 85.9 | 79.0 | 7.6 | 8.5978 | X | X | X | ||
3 | 86.5 | 84.9 | 81.4 | 9.7 | 8.9110 | X | X | X | ||
4 | 89.1 | 87.3 | 80.6 | 5.8 | 8.1698 | X | X | X | X | |
4 | 88.0 | 86.0 | 79.3 | 8.2 | 8.5550 | X | X | X | X | |
5 | 89.9 | 87.7 | 78.8 | 6.0 | 8.0390 | X | X | X | X | X |