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最適化中に欠損値を考慮します。
制限
開始値
全区間の信頼水準
信頼区間のタイプ

最適化中に欠損値を考慮します。

このオプションを選択すると、欠損値のある解が検索に含まれます。モデルの構築中にトレーニングデータセットに欠損値があった予測変数に対して、欠損値が発生する可能性があります。欠損値を含むソリューションがアプリケーションにとって意味のある場合は、このオプションを検討してください。たとえば、欠損値が連続変数の検出可能なしきい値を下回る値を表す場合、解の欠損値の 1 つの解釈は、アプリケーションでその予測変数を最小化することです。

このオプションを選択すると、トレーニングデータに欠損値がある予測変数の制約として欠損値を保持を選択できます。予測変数の欠損値を保持を選択して、すべての解で予測変数が常に欠落するようにします。欠損値を保持がない場合、アルゴリズムは、予測変数のトレーニングデータに欠損値があり、分析で最適化中に欠損値を考慮します。が指定された場合にのみ、予測変数の欠損値を試行します。

制限

連続変数およびカテゴリ変数を特定の値に固定、または可能性のある値の範囲に制限できます。

注

要因計画の共変量は特定の値に固定する必要があります。デフォルトでは、共変量の平均の値が設定されています。一般線形モデルの共変量は、制限しないか制限するかのいずれかになります。

変数: モデルに含まれるすべての変数を表示します。この列に対して入力を行うことはできません。
制限: 変数ごとに、制約なし、値で保持、または領域に制約を選択します。一般線形モデルの共変量には、平均で保持の追加オプションがあります。分析で欠損値が許容され、予測変数の学習データに欠損値がある場合は、欠損値を保持オプションを使用できます。
固定値: 値で保持指定した変数ごとに、変数を保持する値を入力します。Minitabでは、この値を変数設定に使用して、適合値を計算します。
最小値: 領域に制約指定した変数ごとに、最小値を入力します。Minitabは、この値以上の値を選択します。
最大値: 領域に制約を指定した変数ごとに、最大値を入力します。Minitabは、この値以下の値を選択します。

開始値

アルゴリズムが許容可能な結果を生成する場合、検索アルゴリズムの開始点を入力することで、結果の改善を試みることができます。このオプションは、統計メニューのモデルと、予測分析モジュールの線形回帰と 2値ロジスティック回帰のモデルで使用できます。

変数: 適合モデルに含まれるすべての連続変数を表示します。この列に対して入力を行うことはできません。
開始値: 連続変数ごとに値を入力します。値は、この変数の最小観測値と最大観測値の間になければなりません。変数の制約を入力する場合、開始値は制約を満たす必要があります。変数の固定値を指定する場合、開始値は入力できません。

全区間の信頼水準

このオプションは、「統計」メニューのモデルと、予測分析モジュールの線形回帰モデルとバイナリ・ロジスティック回帰モデルで使用できます。

係数と適合値の信頼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。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。

注

信頼区間を表示するには、[ 結果] を選択します。結果の表示で、拡張表を選択します。

信頼区間のタイプ

このオプションは、「統計」メニューのモデルと、予測分析モジュールの線形回帰モデルとバイナリ・ロジスティック回帰モデルで使用できます。

両側区間か、片側限界かを選択できます。信頼水準が同じ場合、両側区間の限界よりも片側限界の方が点推定に近くなります。上限は、下限になる可能性のある値をもたらしません。上限を指定する場合、下限はありません。下限を指定する場合、上限はありません。

たとえば、水に含まれる溶解固形物の濃度に対する推定平均値が13.2 mg/Lだとします。複数の将来の観測値の平均の95%信頼区間は、12.8 mg / Lから13.6 mg / Lです。複数の将来観測値の平均の95％の上側信頼限界は13.5 mg/Lとなり、これは予測平均により近いため、より正確です。

両側

両側信頼区間を使用して、平均応答の下限値と上限値の両方を推定します。
両側予測区間を使用して、1 つの将来の観測値について、予想される下限値と上限値の両方を推定します。

下限

下側の信頼境界を使用して、平均応答になる可能性のある下限値を推定します。
下側変数予測境界値を使用して、1つの将来観測値になる可能性のある下限値を推定します。

上限

上側信頼境界値を使用して、平均応答になる可能性のある上限値を推定します。
上側変数予測境界値を使用して、1つの将来観測値になる可能性のある上限値を推定します。