최량 부분 집합 회귀 분석

기술자들이 태양열 에너지 테스트의 일부로 열량을 측정합니다. 한 에너지 엔지니어가 일사량, 동쪽, 남쪽 및 북쪽 초점 위치, 하루 중 시간 등 다른 변수에 의해 총 열량이 어떻게 예측되는지 확인하려고 합니다.

추가로 분석할 수 있는 모형 그룹을 선택하기 위해 기술자들은 최량 부분 집합 회귀 분석을 사용합니다. Minitab의 최량 부분 집합 회귀 분석에는 가능한 모형을 선택하기 위해 최대 R2 기준을 사용합니다.

  1. 표본 데이터태양열에너지테스트.MTW을 엽니다.
  2. 통계분석 > 회귀 분석 > 회귀 분석 > 최량 부분 집합을 선택합니다.
  3. 반응'열량'을 입력합니다.
  4. 자유 예측 변수일사량-'하루 중 시간'을 입력합니다.
  5. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

기술자들이 추가로 조사해야 할 여러 모형을 식별합니다. 5개의 예측 변수가 모두 포함된 모형은 S 값이 가장 낮고 수정된 R2 값이 가장 높습니다(각각 8%와 88%임). 예측 변수가 4개인 모형 중 하나의 Mallows의 Cp 값이 5.8로, 가장 작습니다. 예측 변수가 2개인 모형과 예측 변수가 3개인 모형은 모두 예측된 R2 값이 약 81.4%로, 가장 높습니다. 기술자들은 최종 모형을 선택하기 전에 잔차 그림과 다른 진단 측도를 사용하여 모형이 회귀 분석 가정에 위배되지 않는지 조사합니다.

반응 변수는 열량입니다.

변수R-제곱R-제곱(수정)R-제곱(예측)Mallows CpS










172.171.066.938.512.328      X 
139.437.126.3112.718.154X       
285.984.881.49.18.9321    XX 
282.080.674.217.810.076      XX
387.485.979.07.68.5978  XXX 
386.584.981.49.78.9110X  XX 
489.187.380.65.88.1698XXXX 
488.086.079.38.28.5550X  XXX
589.987.778.86.08.0390XXXXX