Visão geral de Ajustar modelo linear generalizado

Use Ajustar modelo linear generalizado para ajustar modelos de mínimos quadrados quando você tem uma resposta contínua, fatores categóricos e co-variáveis opcionais. Você pode incluir interação e termos polinomiais, cruzados e fatores aninhados, e fixa e fatores aleatórios.

Por exemplo, um engenheiro que trabalha para um fabricante de vidro quer para testar o efeito do tipo de copo na emissão de luz de um osciloscópio. A temperatura, uma co-variável, também pode afetar a emissão de luz. O engenheiro utiliza um modelo linear geral para determinar se três tipos de vidro afetam a emissão de luz, enquanto explicam mudanças de temperatura.

Depois de realizar a análise, o Minitab armazena o modelo, de modo que seja possível qualquer uma das seguintes opções:
  • Comparar médias de grupo.
  • Predizer a resposta para novas observações.
  • Representar graficamente a relação entre as variáveis.
  • Encontre valores que otimizam múltiplas respostas.
Para mais informações, acesse o Visão geral do modelo armazenado.

Onde encontrar esta análise

Para ajustar um modelo linear generalizado escolha Estat > ANOVA > Modelo Linear Generalizado > Ajuste de Modelo Linear Generalizado.

Quando usar uma análise alternativa

  • Para um modelo com fatores aleatórios, normalmente utiliza-se Modelo de efeitos mistos de ajuste de modo que você pode usar o método de estimativa de Máxima Verossimilhança Restrita (REML).
  • Se você tiver variáveis preditoras principalmente contínuas, é possível obter resultados semelhantes com o modelo Ajustar modelo de regressão.
  • Se você tem um ou dois fatores categóricos e quer comparar as médias de nível com a média global dos dados que seguem distribuições normais, binomiais ou de Poisson, use Análise de médias.
  • Se você tiver apenas variáveis categóricas, tanto para a resposta quanto para os fatores, vá para O que é um modelo linear generalizado? a fim de saber qual tipo de análise de regressão usar.
  • Se você quiser testar a igualdade dos desvios padrão entre os grupos, use Teste de igualdade de variâncias.
  • Se você tiver várias variáveis de resposta que estão correlacionadas e um conjunto comum de fatores, use MANOVA generalizada, que tem mais poder e pode detectar padrões de resposta multivariados.
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