일반 선형 모형 적합에 대한 옵션 지정

통계분석 > 분산 분석 > 일반 선형 모형 > 일반 선형 모형 적합 > 옵션

이 항목의 내용

가중치
모든 구간에 대한 신뢰 수준
신뢰 구간의 유형
검정에 대한 제곱합
Box-Cox 변환
평균

가중치

가중치에 가중 회귀 분석을 수행하기 위한 가중치의 숫자 열을 입력합니다. 가중 회귀 분석은 잔차의 분산이 일정하다는 최소 제곱법 가정이 어긋나는 경우(이분산성이라고도 함) 사용할 수 있는 방법입니다. 이 절차는 올바른 가중치를 사용하여 가중된 잔차 제곱합을 최소화함으로써 분산이 일정한(동분산성이라고도 함) 잔차를 만들어냅니다. 적절한 가중치 결정에 대한 자세한 내용은 가중 회귀 분석에서 확인하십시오.

가중치는 0 이상이어야 합니다. 가중치 열의 행 개수는 반응 열의 행 개수와 같아야 합니다.

모든 구간에 대한 신뢰 수준

계수와 적합치의 신뢰 구간에 대한 신뢰 수준을 입력합니다.

일반적으로 95%의 신뢰 수준이 잘 작동합니다. 95% 신뢰 수준은 모집단에서 100개의 랜덤 표본을 추출할 경우 약 95개의 표본에 대한 신뢰 구간에 평균 반응이 포함된다는 것을 나타냅니다. 지정된 데이터 집합에 대해 신뢰 수준이 낮을수록 신뢰 구간이 좁아지고 신뢰 수준이 높을수록 구간이 넓어집니다.

참고

신뢰 구간을 표시하려면 결과 하위 대화 상자로 이동한 후 결과 표시에서 확장된 표을 선택해야 합니다.

신뢰 구간의 유형

양측 구간 또는 단측 구간을 선택할 수 있습니다. 동일한 신뢰 구간에 대해 한계는 구간보다 점 추정치에 더 가깝습니다. 상한은 가능한 하한 값을 제공하지 않습니다. 하한은 가능한 상한 값을 제공하지 않습니다.

예를 들어, 물에 용해된 고체의 예측 평균 농도는 13.2mg/L입니다. 여러 개의 향후 관측치 평균에 대한 95% 신뢰 구간은 12.8mg/L ~ 13.6mg/L입니다. 여러 개의 향후 관측치 평균에 대한 95% 상한은 13.5mg/L으로, 한계가 예측 평균에 더 가깝기 때문에 더 정확합니다.

양측: 평균 반응에 대한 하한 및 상한이 될 수 있는 값을 모두 추정하려면 양측 신뢰 구간을 사용합니다.
하한: 평균 반응에 대한 하한이 될 수 있는 값을 추정하려면 신뢰 하한을 사용합니다.
상한: 평균 반응에 대한 상한이 될 수 있는 값을 추정하려면 신뢰 상한을 사용합니다.

검정에 대한 제곱합

F-값과 p-값을 계산하는 데 사용할 제곱합(SS)을 선택합니다. 수정 제곱합을 사용하는 것이 가장 일반적입니다. 모형에 입력된 순서별로 항의 유의성을 확인하려면 순차 제곱합을 사용하십시오.

검정에 대한 제곱합

수정 제곱합(제3종): 나머지 항이 모두 포함되어 있는 모형에 항을 추가하는 경우 오차 제곱합의 감소를 나타냅니다.
순차 제곱합(제1종): 해당 항 앞의 항만 포함되어 있는 모형에 항을 추가하는 경우 오차 제곱합의 감소를 나타냅니다.

Box-Cox 변환

잔차가 정규 분포를 따르지 않거나 분산이 일정하지 않을 경우 반응 데이터에 대한 Box-Cox 변환을 수행합니다. 데이터를 변환하면 Minitab에서 반응 데이터를 변환하여 분석에 사용합니다. 대부분의 경우 데이터의 치우침이 심하지 않으면 비정규성을 수정할 필요가 없습니다. Box-Cox 변환을 사용하는 경우 모든 반응 데이터가 양수여야 합니다. Box-Cox 변환이 데이터에 적절한지 여부를 확인하려면 잔차 그림 및 기타 진단 측도를 확인하십시오. 모형 확인에 대한 자세한 내용은 회귀 분석 또는 분산 분석의 모형 가정 검증에서 확인하십시오.

Box-Cox 변환

Minitab에서 데이터를 변환하기 위해 사용하는 람다 값을 선택합니다.

변환 없음: 원래 반응 데이터를 사용합니다.
최적 λ: 최적의 변환을 산출하는 최적 람다를 사용합니다. 기본적으로 Minitab에서는 최적 람다를 0.5 또는 가장 가까운 정수로 반올림합니다. 예를 들어, Minitab에서는 람다를 –1, –0.5, 0, 0.5, 1 등으로 반올림합니다. 반올림한 값 대신 최적값을 변환에 사용하려면 파일 > 옵션 > 선형 모형 > 결과 표시을 선택하십시오.
λ = 0(자연 로그): 데이터의 자연 로그를 사용합니다.
λ = 0.5(제곱근): 데이터의 제곱근을 사용합니다.
λ: 지정된 람다 값을 사용합니다. 기타 일반적인 변환은 제곱(λ = 2), 역 제곱근(λ = −0.5) 및 역(λ = −1)입니다. 일반적으로 -2에서 2의 범위를 벗어나는 값은 사용하면 안 됩니다.

평균

주효과, 주효과와 2원 교호작용 또는 모형의 모든 항에 대한 최소 제곱 평균을 결과에 표시할 수 있습니다. 또는 이러한 항의 부분 집합 또는 항이 없는 경우에 대한 평균을 표시할 수 있습니다.

지정된 항을 선택하는 경우 항에 대한 I = 항에 대한 평균 계산 버튼을 사용하여 항을 식별하십시오. 리스트에서 항을 선택한 다음 버튼을 누르십시오. I는 항의 평균이 표시된다는 것을 의미합니다. 리스트에서 표시될 것이라고 기대한 항이 나타나지 않는 경우에는 항을 모형에 추가해야 합니다.