ポアソンモデルの当てはめの概要

ポアソンモデルの当てはめを使用して、１組の予測変数と有限な観測空間で事象が発生した回数を表す応答の関係を理解します。ポワソン応答により、項目で検出された欠陥数などの事象が数えられます。相互作用と多項式項を含め、段階的な回帰を実行し、異なるリンク関数に適合し、テストサンプルまたは交差検証を使用してモデルを検証できます。

たとえば、回路基板メーカーは、回路基板の溶接不良数をモデル化しようとします。

分析を実行後、次の分析を実行できるように、Minitabはモデルを保存します。

新しい観測値の応答を予測します。
変数の関係をプロットします。
1つ以上の応答を最適化する適合値を見つけます。

詳細については、保存モデルの概要を参照してください。

この分析の場所

ポアソン回帰モデルを適合するには統計 > 回帰 > ポアソン回帰 > ポアソンモデルの適合を選択します。

他の分析を使用する場合

応答変数に、合格と不合格などの、2つのカテゴリが含まれている場合は、2値ロジスティックモデルの当てはめを使用します。
応答変数に、まったくそう思わない、そう思わない、どちらともいえない、そう思う、とてもそう思うなど、自然な順序のカテゴリが3つ以上含まれている場合は、順位ロジスティック回帰を使用します。
応答変数に、キズ、打痕、摩耗など、自然な順序ではないカテゴリが3つ以上含まれている場合は、名義ロジスティック回帰を使用します。