Minitabに含まれている回帰分析と相関分析

Minitabには、応答変数と1つ以上の予測変数間の関係を調べてモデル化するために、いくつかの回帰分析が用意されています。

このトピックの内容

基本的な関連性の測度
連続応答変数の回帰分析
カテゴリ応答変数の回帰分析
離散応答変数の回帰分析

基本的な関連性の測度

相関: ピアソンの相関またはSpearmanの順位相関（Spearmanのρ）を計算する際に使用します。ミニタブで、統計 > 基本統計 > 相関を選択します。
共分散: 2変数の関係の度合いを表す共分散を計算する際に使用します。共分散は、相関係数とは異なり標準化されません。ミニタブで、統計 > 基本統計 > 共分散を選択します。

連続応答変数の回帰分析

連続応答変数がある場合は次の分析を使用します。

回帰: カテゴリまたは連続予測変数と1つの応答間の関係をモデル化し、そのモデルを使用して新しい観測値の応答値を予測します。簡単に交互作用項と多項式項を含めたり、応答を変換したり、必要に応じてステップワイズ回帰を使用したりできます。Minitabで、または予測分析モジュール > 線形回帰を選択します統計 > 回帰 > 回帰 > 回帰モデルの適合。
ベストサブセット: 予測変数の指定されたセットを使用してすべての可能なモデルを比較し、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表示します。ミニタブで、統計 > 回帰 > 回帰 > ベストサブセットを選択します。
適合線プロット: 1つの予測変数と1つの応答間の関係をプロットします。ミニタブで、統計 > 回帰 > 折れ線グラフを選択します。
非線形回帰: 2次項または3次項が適切ではない場合に、予測変数と応答間の関係をモデル化します。関係の記述に非線形関係（非線形成長または減衰）を指定できる場合に使用します。ミニタブで、統計 > 回帰 > 非線形回帰を選択します。
安定性分析: 安定性分析を計画し、データ収集のカスタムワークシートを作成します。ミニタブで、統計 > 回帰 > 安定性分析 > 安定性分析ワークシートの作成を選択します。; 線形モデルを使用して製剤の保存期間を推定します。ミニタブで、統計 > 回帰 > 安定性分析を選択します。
直交回帰: 1つの応答と1つの予測変数の両方の測定にランダム誤差が含まれている場合に、その応答と予測変数間の関係をモデル化します。ミニタブで、統計 > 回帰 > 直交回帰を選択します。
偏最小二乗: 予測変数のセットが応答に関連しているかどうかを判断します。予測変数の共線性が高い場合か、観測値よりも予測変数が多い場合に使用します。ミニタブで、統計 > 回帰 > PLSを選択します。

カテゴリ応答変数の回帰分析

カテゴリカル応答変数がある場合は、次の分析を使用します。

2値ロジスティック回帰: 予測変数と、合格/不合格などの2つの結果がある応答間の関係をモデル化します。Minitabで、または予測分析モジュール > 2値ロジスティック回帰を選択します統計 > 回帰 > 2値ロジスティック回帰 > 2値ロジスティックモデルの適合。
2値適合線プロット: 信頼区間を使用して適合された2値ロジスティック回帰適合線をプロットします。ミニタブで、統計 > 回帰 > 2値折れ線グラフを選択します。
順位ロジスティック回帰: 予測変数と、低/中/高などの順序がある結果を3つ以上含む応答間の関係をモデル化します。ミニタブで、統計 > 回帰 > 順位ロジスティック回帰を選択します。
名義ロジスティック回帰: 予測変数と、擦り傷、へこみ、裂け目などの順序がない結果を3つ以上含む応答間の関係をモデル化します。ミニタブで、統計 > 回帰 > 名義ロジスティック回帰を選択します。

離散応答変数の回帰分析

離散応答変数がある場合は次の分析を使用します。

ポアソン回帰: 予測変数と、事象（回路基盤のはんだ付け不良数など）を数える応答間の関係をモデル化します。モデルを決定するためにステップワイズ回帰を使用することもできます。ミニタブで、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。