変換
最初のモデルを適合させた後、モデルがデータに適合しないか、残差がモデルの仮説を満たさないかどうかを判断する場合、底10の対数（log10）を使用してX変数またはY変数を変換することを検討します。変数の変換はモデルの適合を改善できます。
元の値
変換された値
たとえば、元の散布図の単回帰直線では、データの曲面が正確にモデル化されません。XスケールをLog10で変換すると、データ値は単回帰直線に沿って位置付けられます。
データに曲線を適合する場合、2次項または3次項をモデルに追加する2次モデルまたは3次モデルを適合することもできます。モデルに追加項を含める必要がない場合は、X変数またはY変数を変換することを検討します。項をモデルに追加する場合、追加自由度を使用し、応答の分散を説明するために利用できる自由度を減らします。
- XまたはYのlog10
- Y変数、X変数、またはその両方を変換するために選択できます。どの変数を変換すればよいかわからない場合、1度に1つずつ変数を変換してみて、モデルがどの程度データに適合するかを評価します。
- Y変数またはX変数を対数スケールで表示する
- Y変数またはX変数を変換する場合、変換する対数スケールで表示できます。以下の理由で対数スケールを表示させることもあります。
- 回帰モデルのデータ適合度を確認しやすくなるように適合曲線を直線として表示する。
- 変動する大きさの幅が大きいデータを調べやすくする。
- 産業または企業の基準または優先順位に準拠する。
表示オプション
信頼区間と予測区間の適合線プロットを表示できます。これらの区間は、区間の上限と下限を表す波線として表示されます。
- 信頼区間を表示する
- 適合回帰線周辺の信頼区間を表示します。信頼区間は、指定された予測を条件として、応答平均値になる可能性のある値の範囲を表します。
- 予測区間を表示する
- 適合回帰線周辺の予測区間を表示します。予測区間は、単一の新しい観測値が指定された予測の設定内に収まると考えられる値の範囲を表します。平均応答値の場合と比較して、単一の応答値を予測する際には確実性が減少するため、予測区間は対応する信頼区間よりも必ず広くなります。
- 信頼水準
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通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準は、母集団から100個のランダムサンプルを採取した場合、サンプルのうちおよそ95個の信頼区間に平均応答が含まれることを示しています。同様に、予測区間は、1つの新しい観測値を含むことが95%信頼できることを示しています。与えられたデータセットにおいて、信頼水準の値を低くすると信頼区間が狭くなり、信頼水準を高くすると信頼区間が広くなります。
タイトル
タイトルに、適合線プロットのカスタム名を入力できます。
