回帰モデルの適合と線形回帰の回帰式

回帰式表のすべての統計量の定義と解釈について解説します。

回帰式

回帰式を使用して、モデルにおける応答と項の関係を表します。回帰式は回帰線の代数で表現されます。線形モデルの回帰式は次の形式を取ります:Y= b₀ + b₁x₁。回帰式では、Yが応答変数、b₀が定数または切片、b₁が線形項の推定係数（線の傾き）、x₁が項の値を表します。

1つ以上の項を持つ回帰式は、次の形式を取ります。

y = b₀ + b₁X₁ + b₂X₂ + ... + b_kX_k

回帰式において、各文字は以下を表します。

モデルに連続変数とカテゴリ変数の両方が含まれる場合、回帰式表にはカテゴリ変数の水準の各組み合わせに対する式を表示することができます。これらの式を予測に使うには、カテゴリ変数の値に基づき正しい式を選択し、連続変数の値を入力する必要があります。

出力に回帰式はコード化単位であると示されている場合、以下の両方が考えられます。

連続変数を標準化するオプションを選択したため、コード化単位を使ってモデルの当てはめが行われた。
モデルが非階層型のため、Minitabが回帰式用にコード化係数を非コード化係数に変換することができなかった。非コード化単位の回帰式を取得するには、階層型モデルを指定するか、非コード化単位を使用してください。

回帰式の表にコード化か非コード化か指定されていない場合は、非コード化単位です。

コード化単位の回帰式では、自然単位ではなくコード化単位を使って係数を解釈してください。詳細については、係数の全統計量の表から「コード化係数」をクリックしてください。

出力に回帰式は非コード化単位であると示されている場合、以下の両方が考えられます。

回帰式の表にコード化か非コード化か指定されていない場合は、非コード化単位です。

非コード化単位の回帰式では、各変数の自然単位を使って係数を解釈してください。詳細については、「回帰式」を参照してください。

コード化係数は係数表で見ることができます。