최고의 모형 검색(계량형 반응) 에 대한 모형 항 지정

기본 항을 사용할지 또는 사용자 고유의 항 집합을 지정할지 선택합니다.

선형 항 및 순서 2 항

분석은 모든 선형 항과 순서 2 항을 사용합니다. 순서 2 항에는 2개의 선형 항 사이의 모든 교호작용과 연속 예측 변수의 제곱 항이 포함됩니다.

선형 항

분석은 모든 선형 항을 사용합니다.

항 지정

교호작용 항과 다항식 항을 모형에 추가할 수 있습니다. 초기 모형은 주 대화 상자에 입력한 예측 변수 수에 따라 달라집니다. 예측 변수 수가 15 이하인 경우 모형에는 예측 변수의 선형 항과 순서 2 항이 포함됩니다. 예측 변수 수가 15보다 큰 경우 모형에는 선형 항만 포함됩니다. 초기 모형으로 돌아가려면 기본값 을(를) 클릭하십시오.

항은 여러 가지 방법으로 추가할 수 있습니다. 예에서는 예측 변수 목록에 연속 변수 3개(X, Y, Z)와 범주형 변수 2개(A, B)가 있다고 가정합니다.

선택된 예측 변수와 모형 항을 사용하여 항 추가

항을 모형에 추가하려면 하나 이상의 예측 변수 또는 항을 선택하십시오. 여러 항목을 선택하거나 항목 선택을 취소하려면 Ctrl 키를 누른 상태에서 예측 변수 또는 항을 클릭하십시오.

교호작용의 최대 차수

지정된 순서까지의 모든 교호작용을 추가합니다. 예를 들어 예측 변수 X, Y, A를 선택하고 순서 3까지 교호작용을 추가한다고 가정합니다. 추가 을(를) 클릭하면 Minitab이 X*Y, X*A, Y*A, X*Y*A를 추가합니다.

항의 최대 차수

곡률을 모형화하는 데 사용합니다. 이 옵션은 지정된 순서까지의 거듭제곱 항과 교호작용을 추가합니다. 거듭제곱 항은 연속 예측 변수에만 적용됩니다. 예를 들어 X, Y, A를 선택하고 순서 3까지 항을 추가한다고 가정합니다. 추가 을(를) 클릭하면 Minitab이 X와 Y에 대한 거듭제곱 항(X*X, Y*Y, X*X*X, Y*Y*Y)을 추가합니다. 또한 예측 변수와 거듭제곱 항에 대한 교호작용(X*Y, X*A, Y*A, X*X*Y, X*Y*Y, X*X*A, X*Y*A, Y*Y*A)도 추가합니다.

모형에 포함된 교차 예측 변수 및 항

이 옵션은 다음과 같은 방법으로 사용할 수 있습니다.

• 두 개 이상의 예측 변수를 교차할 수 있습니다. 예를 들어 X, Y, Z를 선택한다고 가정합니다. 추가 을(를) 클릭하면 Minitab이 X*X, X*Y, X*Z를 추가합니다.
• 이미 모형에 있는 두 개 이상의 항을 교차할 수 있습니다. 예를 들어 X*A와 X*B가 모형에 있다고 가정합니다. 이 항들만 선택하고 추가 을(를) 클릭하면 Minitab이 X*X*A*B를 추가합니다.
• 예측 변수를 모형의 항과 교차할 수 있습니다. 예를 들어 X*X와 Y*Y가 모형에 있다고 가정합니다. 이 항들과 예측 변수 A, B를 선택한 다음 추가 을(를) 클릭하면 Minitab이 X*X*A, X*X*B, Y*Y*A, Y*Y*B를 추가합니다. 각 예측 변수는 각 모형 항과 교차하지만, 예측 변수는 자기 자신과 교차하지 않으며 모형 항도 자기 자신과 교차하지 않습니다.

참고

교차하려는 항만 선택되도록 예측 변수 또는 항을 선택 취소해야 할 수도 있습니다. 항목을 선택 취소하려면 Ctrl 키를 누른 상태에서 예측 변수 또는 항을 클릭하십시오.

모형 안의 항

모형에 항을 추가하면 대화 상자의 빈 공간에 항이 나열됩니다. 이 공간에서 제거하거나 순서를 바꿀 개별 항 또는 항 그룹을 선택할 수 있습니다.

기본값

예측 변수 수가 15 이하이면 이 선택은 모형을 선형 항과 순서 2 항으로 채웁니다. 예측 변수 수가 15보다 크면 이 선택은 모형을 선형 항으로 채웁니다.

항 삭제

모형에서 하나 이상의 항을 삭제할 수 있습니다. 항을 선택하고 대화 상자에서 삭제(“X”)를 클릭하십시오. 항을 두 번 클릭하여 삭제할 수도 있습니다.

항 순서 변경

항을 이동하려면 항을 선택한 다음 대화 상자에서 화살표 단추 중 하나를 클릭하여 위 또는 아래로 이동하십시오. 인접한 항 블록도 이동할 수 있습니다. 첫 번째 항을 클릭한 다음 Shift 키를 누른 상태에서 마지막 항을 클릭하여 블록 전체를 선택하십시오. 그런 다음 적절한 화살표를 클릭하여 블록을 이동하십시오.

모형 선택 방법을 사용할지 여부를 지정합니다. Minitab에서 제공하는 선택은 데이터 집합의 크기에 따라 다릅니다. 선택은 검증 하위 대화 상자의 선택과 결합되어 엄격성과 계산 속도 간 균형을 맞추는 분석을 제공합니다.

N < 1,500

검증 하위 대화 상자의 검증 방법은 K-접기 교차 검증 이며, 폴드 수는 5입니다. 회귀 모형 선택 방법 (회귀 방법)은 항 하위 대화 상자에서 단계적 회귀 분석 입니다.

1,500 ≤ N < 2,000

검증 하위 대화 상자의 검증 방법은 K-접기 교차 검증 이며, 폴드 수는 5입니다. 회귀 모형 선택 방법 (회귀 방법)은 항 하위 대화 상자에서 검증을 사용한 전진 선택 입니다.

2,000 ≤ N

검증 하위 대화 상자의 검증 방법은 검정 집합을 사용한 검증 이며, 테스트 세트의 데이터 비율은 0.3입니다. 회귀 모형 선택 방법 (회귀 방법)은 항 하위 대화 상자에서 검증을 사용한 전진 선택 입니다.