범용 최소 제곱법을 사용하여 예측 변수 집합과 계량형 반응 사이의 관계를 설명하려면 적합 회귀
모형을 사용합니다. 교호작용 및 다항식 항을 포함하고 단계적 회귀 분석을 수행하며 치우친 데이터를 변환할 수 있습니다.
예를 들어, 부동산 평가사들이 도시 아파트의 판매 가격과 면적, 세대 수, 건축 연도, 시내 중심부와의 거리 등 여러 예측 변수와의 관계를 확인하려고 합니다. 평가사들은 다중 회귀 분석을 사용하여 어느 예측 변수가 판매 가격과 유의하게 관련이 있는지 확인할 수 있습니다.
분석을 수행한 후 Minitab에서는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 모형을 저장합니다.
- 새 관측치에 대한 반응 예측.
- 변수 간의 관계 표시.
- 하나 이상의 반응을 최적화하는 값 찾기.
자세한 내용은
저장된 모형 개요에서 확인하십시오.
이 분석의 위치
To fit a regression model, choose .
대체 분석 사용 시기
- 하나의 계량형(숫자) 예측 변수와 계량형 반응 변수 간의 관계를 표시하려면 적합선 그림을 사용하십시오.
- 내포되거나 변량인 범주형 예측 변수가 있으면 모두 고정 요인인 경우 일반 선형 모형 적합, 변량 요인이 있는 경우 혼합 효과 모형 적합을 사용하십시오.
- 반응 변수에 두 개의 범주가 있으면(예: 통과 및 실패) 이항 로지스틱 모형 적합을 사용하십시오.
- 반응 변수에 자연스러운 순서를 갖는 세 개 이상의 범주가 있으면(예: 적극 반대, 반대, 중립, 찬성, 적극 찬성) 순서형 로지스틱 회귀 분석을 사용하십시오.
- 반응 변수에 자연스러운 순서를 갖지 않는 세 개 이상의 범주가 있으면(예: 긁힘, 패임, 찢어짐) 명목형 로지스틱 회귀 분석을 사용하십시오.
- 반응 변수가 발생 횟수를 카운트하면(예: 결점 수) 포아송 모형 적합을 사용하십시오.
