보정 또는 역 회귀 분석

단순 회귀 방정식에서 종속(반응) 변수 Y의 새로 지정된 결정 계수에 대해 독립 예측 변수 X의 점과 구간 추정치를 계산합니다. 이 방법(때로는 "역 회귀 분석"이라고도 함) 또는 통계적 보정은 새로운 도구 또는 표준 값의 집합에 대한 표본 "미지수"의 평가를 기술적으로 검증하는 데 사용됩니다.

매크로 다운로드

Minitab에서 다운로드한 매크로의 위치를 지정해야 합니다. 도구 > 옵션 > 일반을 선택합니다. 매크로 위치에서 매크로 파일을 저장하는 위치로 이동합니다.

중요

기존 웹 브라우저를 사용하는 경우 다운로드 단추를 클릭하면 Minitab 매크로와 .mac 파일 확장자를 공유하는 Quicktime에서 해당 파일을 열 수 있습니다. 매크로를 저장하려면 다운로드 단추를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 다른 이름으로 대상 저장을 선택합니다.

필수 입력

  • 종속 값(Y)의 열
  • 독립 값(X)의 열
  • 종속 변수 Y의 미래/새 값의 열

선택적 입력

CLEVEL K
신뢰 구간의 기본 신뢰 수준은 95%이지만, CLEVEL 하위 명령 뒤에 사용하려는 신뢰 수준(1-99)을 입력하여 신뢰 수준을 변경할 수 있습니다.

매크로 실행

Y가 C1, X가 C2, Y의 새 값이 C3에 있으며, 99%의 신뢰 수준을 원한다고 가정합니다. 편집 > 명령줄 편집기를 선택하고 다음을 입력합니다.
%CALIB C1 C2 C3;
CLEVEL 99.

명령 제출을 클릭합니다.

추가 정보

X의 점 추정치 주변의 신뢰 구간에 대한 대표본 근사는 Neter, Wasserman, and Kutner의 1985년도 저서, Applied Linear Statistical Models의 172-174페이지에 나와 있습니다. Minitab 매크로 CALIB.MAC에서 이 분석을 수행합니다. (매크로 시연에는 Neter, Wasserman and Kutner의 180페이지, 문제 5.24가 사용됩니다. 이 문제는 55페이지, 문제 2.18의 데이터 집합을 참조합니다. 아래 데이터가 문제의 지문입니다.)

종속 반응 변수 Y는 플라스틱에서 가출 성형된 품목의 강도(Brinell 단위로 측정됨)이고 독립 예측 변수 X는 사출 공정 완료 후 경과 시간(시간 단위로 측정됨)입니다. 관측치 12쌍의 집합은 선형 회귀 방정식이 Y = 153.9 + 2.42X인 직선 함수 관계를 형성합니다. 그런 다음, 강도(Y)가 298인 품목과 연관된 추정 시간(X)에 대한 99% 신뢰 구간을 계산합니다. 이 예에서는 매크로가 여러 개의 Y 값을 동시에 관리할 수 있음을 보여주기 위해 200, 250, 298, 325 및 350의 Y 값을 추가했습니다.

다음 3열의 데이터를 C1, C2, C3에 입력합니다.

Y X 신규
230 32 200
262 48 250
323 72 298
298 64 325
255 48 350
199 16  
248 40  
279 48  
267 48  
214 24  
359 80  
305 56  

매크로를 실행하려면 편집 > 명령줄 편집기를 선택하고 다음 명령을 입력합니다.

%CALIB C1 C2 C3;
CLEVEL 99.

명령 제출을 클릭합니다. 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

회귀 방정식은 Y = 154 + 2.42입니다. X 예측 변수 계수 SE 계수 T P 상수 153.917 8.067 19.08 0.00 X 2.4167 0.1575 15.35 0.00 S = 9.75833 R-제곱 = 95.9% R-제곱(수정) = 95.5% 분산 분석 출처 DF SS MS F P 회귀 분석 1 22427 22427 235.51 0.00 잔차 오차 10 952 95 합계 11 23379 X의 예측 값에 대한 95.00% 신뢰 구간 행 Y_New CI_Low X_Hat CI_High 너비 1 200 8.8056 19.0690 29.3323 20.5268 2 250 30.318 39.7586 49.1992 18.8812 3 298 50.1055 59.6207 69.1359 19.0304 4 325 60.8611 70.7931 80.7251 19.864 5 350 70.6098 81.1379 91.666 21.0562 수정 요인은 0.0210800로, 0.1보다 작으며 위의 구간이 아마도 적절한 근사라는 것을 나타냅니다. 
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