최고의 모형 검색(계량형 반응) 에 대한 데이터 고려 사항

결과가 유효한지 확인하려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하며 결과를 해석할 때 다음 지침을 고려하십시오.

반응 변수가 계량형이어야 함

계량형 변수는 측정 및 정렬할 수 있으며 두 값 사이에 무한한 수의 값이 있습니다. 예를 들어 타이어 표본의 직경은 계량형 변수입니다.

반응 변수의 데이터는 숫자 값이어야 합니다.

반응 변수가 범주형인 경우 최고의 모형 검색(이항 반응) 을 사용합니다.

예측 변수는 계량형이거나 범주형일 수 있습니다.

계량형 또는 범주형 예측 변수의 조합을 사용할 수 있습니다. 그러나 각 예측 변수의 열 길이는 반응 열과 동일한 길이여야 합니다. 결측값은 허용되지 않습니다.

• 모든 계량형 예측 변수는 숫자여야 합니다.
• 범주형 예측 변수는 텍스트 또는 숫자 값일 수 있습니다.

사례 수가 2000 이상인 경우 검정 세트가 권장됩니다

Minitab은 교차 유효성 검사를 사용하여 서비스 케이스 수가 2000≤ 때 모델을 비교합니다. 사례 수가 2000 이상인 경우 Minitab은 검정 세트를 사용합니다. 데이터 집합이 큰 경우 테스트 집합을 사용하여 유효성 검사를 사용하면 데이터를 분석하는 시간이 줄어듭니다. 최고의 모형 검색(계량형 반응) 에서 검증 기술 설정에 대해 자세히 알아보려면 최고의 모형 검색(계량형 반응) 에 대한 검증 방법 지정(으)로 이동하십시오.

모형이 데이터를 잘 적합해야 함.

모형이 데이터를 적합시키지 않으면 잘못된 결과를 얻을 수 있습니다. 모든 모델 유형에는 모델 요약 통계가 포함되어 모델의 성능을 설명합니다. 교차 유효성 검사 또는 테스트 집합의 결과를 사용하여 모델이 응답을 잘 예측하는지 확인합니다. 회귀 모델의 출력에서 잔류 플롯을 사용하여 파라메트릭 가정이 유지되는지 확인합니다.