キャリブレーションまたは逆回帰

必須入力項目

• 従属値（Y）の列
• 独立値（X）の列
• 従属Yの将来/新しい値の列

オプション入力

マクロの実行

%CALIB C1 C2 C3;
CLEVEL 99.

実行をクリックします。

追加情報

Xの点推定に関する信頼区間における大きなサンプルの近似については、 Neter、Wasserman、Kutnerの1985年のテキストである『Applied Linear Statistical Models』の172～174ページに記載されています。Minitabマクロ CALIB.MAC ではこの分析を実行します。（Neter、Wasserman、Kutnerの180ページの問題5.24はマクロを説明するために使用します） この問題は、55ページの問題2.18にあるデータセットを参照します。データは問題の説明の下に記載されています）。

従属応答変数Yはプラスチックで成型される品目の硬度（ブリネル単位）を表し、独立予測変数Xは成型工程の終了時点からの経過時間を表します。12個の対応のある観測値のセットは、線形回帰の解がY = 153.9 + 2.42Xの直線の関数関係となります。この問題では、硬度（Y）が298の品目に関連付けられた推定時間（X）における99%信頼区間の計算が求められます。この例では、マクロが同時に複数のY値を処理できることを示すため、200、250、298、325、350のY値が追加されました。

次の3つのデータ列をC1、C2、C3に入力します。

マクロを実行するには、ビュー > コマンドライン/履歴を選択し、次のコマンドを入力します。

%CALIB C1 C2 C3;
CLEVEL 99.

実行をクリックします。出力は次のようになります。

回帰式 is Y = 154 + 2.42 X 予測係数 SE係数 T P 定数 153.917 8.067 19.08 0.000 X 2.4167 0.1575 15.35 0.000 S = 9.75833 R-Sq = 95.9% 回帰式(調整済み) = 95.5% 分散原因の分析 DF SS MS F P 回帰 1 22427 22427 235.51 0.000 残差誤差 10 952 95 合計 11 23379 The 95.00% 信頼区間によるＸの予測値 列 Y_新規 信頼区間_低 X_ハット 信頼区間_高 幅 1 200 8.8056 19.0690 29.3323 20.5268 2 250 30.3180 39.7586 49.1992 18.8812 3 298 50.1055 59.6207 69.1359 19.0304 4 325 60.8611 70.7931 80.7251 19.8640 5 350 70.6098 81.1379 91.6660 21.0562 修正因子は 0.0210800で、これは0.1より低く、上側の区間が 近似である可能性を示します。