ベストサブセット回帰の概要

ベストサブセット回帰を使用して、指定する予測変数のサブセットが含まれる異なる回帰モデルを比較します。Minitabは1つの予測変数、2つの予測変数などが含まれる最も適したモデルを選択します。最も適したモデルのR²が最大になります。連続応答変数と2つ以上の連続予測変数がある場合、ベストサブセット回帰を使用します。

ベストサブセット回帰は、できる限り少ない予測変数でデータが十分に適合するモデルの識別する効率的な方法です。予測変数のサブセットが含まれるモデルは、回帰係数と、すべての予測変数が含まれるモデルより小さな分散を持つ以降の応答を予測できる場合があります

たとえば、小売店の分析者は販売量を予測したいと考えます。予測変数には、交通、人口、平均収入、および店舗周辺の直接の競合店などがあります。分析者はベストサブセット回帰を使用して、販売量を最も良く予測する予測変数セットを特定します。