보정 또는 역 회귀 분석

필수 입력

• 종속 값(Y)의 열
• 독립 값(X)의 열
• 종속 변수 Y의 미래/새 값의 열

선택적 입력

매크로 실행

%CALIB C1 C2 C3;
CLEVEL 99.

실행을(를) 클릭합니다.

추가 정보

X의 점 추정치 주변의 신뢰 구간에 대한 대표본 근사는 Neter, Wasserman, and Kutner의 1985년도 저서, Applied Linear Statistical Models의 172-174페이지에 나와 있습니다. (Neter, Wasserman and Kutner의 180페이지, 문제 5.24에서 이 매크로가 포함되어 있습니다. (Neter, Wasserman and Kutner의 180페이지, 문제 5.24에서 이 매크로가 포함되어 있습니다. 이 문제는 55페이지, 문제 2.18의 데이터 집합을 참조합니다. 아래의 데이터가 문제의 지문입니다.)

종속 반응 변수 Y는 플라스틱에서 가출 성형된 품목의 강도(Brinell 단위로 측정됨)이고 독립 예측 변수 X는 사출 공정 완료 후 경과 시간(시간 단위로 측정됨)입니다. 관측치 12쌍의 집합은 선형 회귀 방정식이 Y = 153.9 + 2.42X인 직선 함수 관계를 형성합니다. 그런 다음, 강도(Y)가 298인 품목과 연관된 추정 시간(X)에 대한 99% 신뢰 구간을 계산합니다. 이 예에서는 매크로가 여러 개의 Y 값을 동시에 관리할 수 있음을 보여주기 위해 200, 250, 298, 325 및 350의 Y 값을 추가했습니다.

다음 3열의 데이터를 C1, C2, C3에 입력합니다.

매크로를 실행하려면 보기 > 명령줄/기록 표시을 선택하고 다음 명령을 입력합니다.

%CALIB C1 C2 C3;
CLEVEL 99.

실행을(를) 클릭합니다. 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

회귀 방정식은 Y = 154 + 2.42입니다. X 예측 변수 계수 SE 계수 T P 상수 153.917 8.067 19.08 0.000 X 2.4167 0.1575 15.35 0.000 S = 9.75833 R-제곱 = 95.9% R-제곱(수정) = 95.5% 분산 분석 출처 DF SS MS F P 회귀 분석 1 22427 22427 235.51 0.000 잔차 오차 10 952 95 합계 11 23379 X의 예측 값에 대한 95.00% 신뢰 구간 행 Y_New CI_Low X_Hat CI_High 너비 1 200 8.8056 19.0690 29.3323 20.5268 2 250 30.3180 39.7586 49.1992 18.8812 3 298 50.1055 59.6207 69.1359 19.0304 4 325 60.8611 70.7931 80.7251 19.8640 5 350 70.6098 81.1379 91.6660 21.0562 수정 요인은 0.0210800로, 0.1보다 작으며 위의 구간이 아마도 적절한 근사라는 것을 나타냅니다.