최량 부분 집합 회귀 분석에 대한 옵션 선택

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모형별 자유 예측 변수

기본적으로 Minitab에서는 예측 변수가 1개인 최적 모형 및 예측 변수가 2개인 최적 모형에서 모든 예측 변수가 포함된 모형까지 표시합니다. 예측 변수의 최소 및 최소 개수(예: 5와 12)를 입력하면 Minitab에서는 예측 변수가 5개인 최적 모형, 예측 변수가 6개인 최적 모형,.., 예측 변수가 12개인 최적 모형만 표시합니다.

모형에 포함되는 예측 변수의 총 개수에 모든 모형에서의 예측 변수에서 지정한 예측 변수는 포함되지 않습니다. 예를 들어, 모든 모형에 포함할 예측 변수 두 개를 지정하고 예측 변수의 최소 개수를 5, 최대 개수를 12로 설정한 경우 Minitab에서는 예측 변수가 7 – 14개인 모형을 표시합니다.

최소값: 모형에 포함할 자유 예측 변수의 최소 개수를 입력합니다.
최대값: 모형에 포함할 자유 예측 변수의 최대 개수를 입력합니다.

출력할 각 크기의 모형

1 ~ 5의 숫자를 입력합니다. 예를 들어, 3을 선택하면 Minitab에서 R² 값이 가장 큰 각 크기의 모형 3개에 대한 적합도 통계량을 표시합니다.

절편 적합

회귀 모형에 절편(상수라고도 함)을 포함하려면 절편 적합을 선택합니다. 대부분의 경우 모형에 상수를 포함해야 합니다.

상수는 예측 변수 값이 0일 때 반응이 0이라고 가정할 수 있는 경우 제거 가능한데, 예를 들어, 식품의 지방, 단백질, 탄수화물 함유량을 기반으로 칼로리를 예측하는 모형을 고려해 보십시오. 지방, 단백질 및 탄수화물이 0인 경우 칼로리 수치도 0입니다(또는 0에 매우 가까움).

상수가 포함되지 않은 모형을 비교하는 경우 모형의 적합치를 평가하려면 R² 대신 S 통계량을 사용하십시오.

PRESS 표시

확장 표에는 네 가지 추가 통계량이 표시됩니다.

예측 제곱합(PRESS)
교정된 AICc(Akaike Information Criterion)
BIC(Bayesian Information Criterion)
조건 수

이 통계량에 대한 자세한 내용은 최량 부분 집합 회귀 분석에 대한 모든 통계량 해석에서 확인하십시오.