偏最小二乗回帰の応答値を予測する

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PLSには、PLSモデルを使用して予測応答値を計算して保存する理由が主に2つあり、検定データセットを持つ予測性能の検定および新しい応答の予測がこれにあたります。詳細は、PLS回帰の予測を参照してください。

連続予測変数の新しい観測値

各連続予測変数の新しい観測値を、対応する予測変数をモデルに入力したのと同じ順番で入力します。各予測変数の値を数値で入力するか、各予測変数の新しい観測値の数値列を入力します。各列の行数は同じでなければなりません。

カテゴリ予測変数の新しい観測値

各カテゴリ予測変数の新しい観測値を、対応する予測変数をモデルに入力したのと同じ順番で入力します。各予測変数の値を入力するか、各予測変数の新しい観測値の列を入力できます。各列の行数は同じでなければなりません。新しい観測値を入力する場合、テキスト値は、"女"のように二重引用符で囲みます。

応答の新しい観測値(オプション)

新しい観測値に相当する応答値が含まれている数値列を入力します。応答値を入力する場合、Minitabでは、モデルの予測能力を評価し易くするために検定R²を計算します。応答値を入力することはできません。それらは列に保存する必要があります。応答列の数はモデルの応答の数と等しくなければならず、新しい観測値を含む予測変数と行数が同じである必要があります。

信頼水準

信頼区間と予測区間の信頼水準を入力します。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。

保存

適合値: 新しい観測値の適合値を保存します。
適合値の標準誤差: 適合値の推定標準誤差を保存します。
信頼限界: 予測の信頼区間の上限と下限を保存します。
予測限界: 予測区間の上限と下限を保存します。