Exemplo de Regressão dos melhores subconjuntos

Os técnicos medem o fluxo de calor como parte de um teste de energia térmica solar. Um engenheiro de energia quer determinar como o fluxo de calor total é previsto por outras variáveis: insolação, a posição dos pontos focais no leste, sul e norte e o momento do dia.

Para selecionar um grupo de modelos prováveis para uma análise mais aprofundada, os técnicos utilizam a melhor regressão de subconjuntos. No Minitab, a regressão de melhores subconjuntos usa o critério do R2 máximo para selecionar modelos prováveis .

  1. Abra os dados das amostras, TesteEnergiaTérmica.MTW.
  2. Selecione Estat > Regressão > Regressão > Melhores Subconjuntos.
  3. Em Resposta, insira 'Fluxo calor'.
  4. Em Preditores livres, insira Insolação-'Hora do dia'.
  5. Clique em OK.

Interpretar os resultados

Os técnicos identificam diversos modelos para exame posterior. O modelo com todas as 5 preditoras tem o menor valor de S e o maior valor de R2 ajustado, aproximadamente 8 e 88%, respectivamente. Um dos modelos com 4 preditoras tem o menor valor de Cp de Mallows, 5.8. Um modelo com 2 preditoras e um modelo com 3 preditoras, ambos têm o maior R2 predito, que é de aproximadamente 81,4%. Antes que os técnicos selecionem um modelo final, eles examinam os modelos quanto a violações de suposições de regressão, usando gráficos de resíduos e outras medidas de diagnóstico.

Regressão dos Melhores Subconjuntos: Fluxo calor versus Insolação; Leste; ...

Resposta é Fluxo calor H o I r n a s o d l L N o a e o ç s S r d R2 Cp de ã t u t i Vars R2 R2 (aj) (pred) Mallows S o e l e a 1 72,1 71,0 66,9 38,5 12,328 X 1 39,4 37,1 26,3 112,7 18,154 X 2 85,9 84,8 81,4 9,1 8,9321 X X 2 82,0 80,6 74,2 17,8 10,076 X X 3 87,4 85,9 79,0 7,6 8,5978 X X X 3 86,5 84,9 81,4 9,7 8,9110 X X X 4 89,1 87,3 80,6 5,8 8,1698 X X X X 4 88,0 86,0 79,3 8,2 8,5550 X X X X 5 89,9 87,7 78,8 6,0 8,0390 X X X X X
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