Minitab에 포함되어 있는 회귀 분석 및 상관 분석

Minitab에서는 반응 변수와 하나 이상의 예측 변수 사이의 관계를 조사하고 모형화하기 위한 다양한 회귀 분석 방법을 제공합니다.

기본 연관성 측도

상관 계수
Pearson의 상관 또는 Spearman 순위 상관(Spearman의 로라고도 함)을 계산하는 데 사용됩니다. Minitab에서 통계분석 > 기초 통계 > 상관 분석을 선택합니다.
공분산
두 변수 간 관계의 측도인 공분산을 계산하는 데 사용됩니다. 공분산은 상관 계수와 달리 표준화되지 않습니다. Minitab에서 통계분석 > 기초 통계 > 공분산 분석을 선택합니다.

계량형 반응 변수에 대한 회귀 분석

계량형 반응 변수가 있는 경우 다음 분석을 사용하십시오.
회귀 분석
범주형 또는 계량형 예측 변수와 반응 하나 사이의 관계를 모형화하고 모형을 사용하여 새 관측치에 대한 반응 값을 예측합니다. 필요한 경우 교호작용 및 다항식 항을 쉽게 포함하거나 반응을 변환합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 회귀 분석 > 적합 회귀 모형을 선택합니다.
최량 부분 집합
지정된 예측 변수 집합을 사용하여 가능한 모든 모형을 비교하고 예측 변수 하나, 예측 변수 두 개 등이 있는 가장 적합한 모형을 표시합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 회귀 분석 > 최량 부분 집합을 선택합니다.
적합선 그림
하나의 예측 변수와 하나의 반응 사이의 관계를 그림으로 표시합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 적합선 그림을 선택합니다.
비선형 회귀 분석

2차 항 또는 3차 항이 적절하지 않을 때 예측 변수와 반응 사이의 관계를 모형화합니다. 비선형 성장 또는 감소 등 비선형 관계를 사용하여 관계를 설명할 수 있을 때 사용합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 비선형 회귀 분석을 선택합니다.

안정성 연구
안정성 연구를 계획하고 데이터 수집을 위한 사용자 정의 워크시트를 생성합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 안정성 연구 > 안정성 연구 워크시트 생성을 선택합니다.
선형 모형을 사용하여 약품의 저장 수명을 추정합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 안정성 연구을 선택합니다.
직교 회귀 분석
반응과 예측 변수의 측정값에 모두 랜덤 오차가 포함되어 있는 경우 반응과 예측 변수 사이의 관계를 모형화합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 직교 회귀 분석을 선택합니다.
부분 최소 제곱

예측 변수 집합이 반응과 관련되어 있는지 여부를 결정합니다. 예측 변수의 공선형성이 높거나 예측 변수가 관측치보다 많을 때 사용합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 부분 최소 제곱을 선택합니다.

이산형 반응 변수에 대한 회귀 분석

이산형 반응 변수가 있는 경우 다음 분석을 사용하십시오.
이항 로지스틱 회귀 분석
예측 변수와 결과가 두 개(예: 통과 또는 실패)인 반응 사이의 관계를 모형화합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 이항 로지스틱 회귀 분석 > 적합 이항 로지스틱 모형을 선택합니다.
이항 적합선 그림
이항 로지스틱 적합선 그림을 신뢰 구간과 함께 표시합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 이항 적합선 그림을 선택합니다.
순서형 로지스틱 회귀 분석
결과가 세 개 이상이고 결과에 낮음, 중간, 높음과 같은 순서가 있을 때 예측 변수와 반응 사이의 관계를 모형화합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 순서형 로지스틱 회귀 분석을 선택합니다.
명목형 로지스틱 회귀 분석
예측 변수와 결과가 긁힘, 패임, 찢어짐 등과 같이 세 개 이상이고 순서가 없는 반응 사이의 관계를 모형화합니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 명목형 로지스틱 회귀 분석을 선택합니다.
포아송 회귀 분석
예측 변수와 사건을 카운트하는 반응(예: 회로판의 납땜 결점 수) 사이의 관계를 모형화합니다. 또한 단계적 회귀 분석을 사용하여 모형을 결정할 수 있습니다. Minitab에서 통계분석 > 회귀 분석 > 포아송 회귀 분석 > 적합 포아송 모형을 선택합니다.
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