기본적으로 Minitab에서는 적합선 그림 및 회귀 모형에 상수 항을 포함합니다. 이 항을 제거하여 모형이 원점을 지나도록 하려면 다음 단계를 수행하십시오.

원점을 지나는 적합선 그림 생성

예측 변수(X)가 C1에 있고 반응 변수(Y)가 C2에 있다고 가정합니다.

  1. 그래프 > 산점도 > 회귀선 표시을 선택합니다.
  2. Y 변수 아래에 C2를 입력합니다. X 변수 아래에 C1을 입력합니다.
  3. 데이터 보기을 클릭한 다음 회귀 분석 탭을 클릭합니다.
  4. 절편 적합을 선택 취소합니다. 각 대화 상자에서 확인를 클릭합니다.

원점을 지나는 회귀 모형 생성

예측 변수(X)가 C1에 있고 반응 변수(Y)가 C2에 있다고 가정합니다.

  1. 통계분석 > 회귀 분석 > 회귀 분석 > 적합 회귀 모형을 선택합니다.
  2. 반응 아래에 C2를 입력합니다. 계량형 예측 변수 아래에 C1을 입력합니다.
  3. 모형을 클릭하고 모형에 상수항 포함을 선택 취소합니다.
  4. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.

Minitab에서 상수 항이 있는 모형을 적합하는 경우, R-제곱은 Y의 평균에 대한 제곱합으로 계산되는 변동 중 회귀 모형으로 설명되는 비율입니다. 상수 항이 없는 모형의 경우, R-제곱은 원점에 대한(즉, 0 주위의) 변동 중 회귀 모형으로 설명되는 비율입니다. 즉, 절편 모형과 비절편 모형의 R-제곱 값은 비교할 수 없습니다.

구체적으로, 원점을 지나는 회귀 모형의 R-제곱은 적합치의 품질이 더 좋지 않더라도 절편이 있는 회귀 모형의 R-제곱보다 큰 경향이 있습니다. 절편 모형에서는 반응 평균 주위에서 계산된 R-제곱의 분자(Ssreg)와 분모(Sstotal)에서 변동을 계산하지만, 비절편 모형에서는 0 주위에서 변동을 계산합니다. 이러한 통계량은 비절편 모형의 R-제곱이 절편 모형의 R-제곱보다 큰 경향이 있기 때문에 절편 모형과의 성능 비교에 사용할 수 없습니다. 그 이유는 수정되지 않은 (0 주위의) 제곱합이 사용되기 때문입니다. 비절편 모형에서 R-제곱이 반응 평균에 대해 계산된다면 음수로 계산될 수 있습니다.

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