부분 최소 제곱법에 대한 반응값 예측

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PLS에서 PLS 모형을 사용하여 예측 반응 값을 계산하고 저장하는 이유는 크게 두 가지입니다. 하나는 검정 데이터 집합을 사용한 예측 품질 검정이며, 다른 하나는 새로운 반응 값 예측입니다. 자세한 내용은 PLS 회귀 분석의 예측에서 확인하십시오.

계량형 예측 변수에 대한 새 관측치

각 계량형 예측 변수에 대한 새 관측치를 각 예측 변수가 모형에 입력된 순서와 같은 순서로 입력합니다. 각 예측 변수에 대해 숫자 값 하나 또는 새 관측치 숫자 열 하나를 입력할 수 있습니다. 각 열의 행 수는 모두 같아야 합니다.

범주형 예측 변수에 대한 새 관측치

각 범주형 예측 변수에 대한 새 관측치를 각 예측 변수가 모형에 입력된 순서와 같은 순서로 입력합니다. 각 예측 변수에 대해 값을 하나 입력하거나 새 관측치 열 하나를 입력할 수 있습니다. 각 열의 행 수는 모두 같아야 합니다. 새 관측치를 입력하는 경우 텍스트 값을 큰따옴표로 묶어야 합니다(예: "여성").

반응에 대한 새 관측치(옵션)

새 관측치에 해당되는 반응 값을 포함하는 숫자 열을 입력합니다. 반응 값을 입력하면 Minitab이 검정 R²을 계산하므로, 모형의 예측 능력을 평가하는 데 도움이 됩니다. 반응 값을 입력할 수는 없으며, 열에 저장해야 합니다. 반응값 열의 수는 모형의 반응값 수와 같아야 하며, 새 관측치가 들어 있는 예측 변수와 행 수가 같아야 합니다.

신뢰 수준

신뢰 구간과 예측 구간에 대한 신뢰 수준을 입력합니다. 일반적으로 95%의 신뢰 수준이 잘 작동합니다. 95% 신뢰 수준은 모집단에서 100개의 랜덤 표본을 추출할 경우 약 95개의 표본에 대한 신뢰 구간에 평균 반응값이 포함된다는 것을 나타냅니다. 마찬가지로, 예측 구간은 새로운 단일 관측치가 해당 구간에 포함된다는 것을 95% 신뢰할 수 있습니다.

저장

적합치: 새 관측치에 대한 적합치를 저장합니다.
적합치의 표준 오차: 적합치의 추정 표준 오차를 저장합니다.
신뢰 한계: 예측에 대한 신뢰 구간의 하한과 상한을 저장합니다.
예측 한계: 예측 구간의 하한과 상한을 저장합니다.