Especificar o esquema de codificação para Ajustar modelo de Poisson

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Codificação para variáveis categóricas

Codificação para preditores categóricos
Para realizar a análise, o Minitab precisa recodificar as preditoras categóricas usando um dos dois métodos. Considere mudar o método com base em se deseja comparar os níveis da preditora à média geral ou à media de um nível de referência. O esquema de codificação não muda o teste do efeito geral da preditora. Para obter mais informações, vá para Esquemas de codificação para preditores categóricos.
  • (-1, 0, +1): Escolha estimar a diferença entre cada média de nível e a média geral.
  • (1, 0): Escolha estimar a diferença entre cada média de nível e a média do nível de referência. Ao escolher o esquema de codificação (1, 0), a tabela do nível de referência torna-se ativa na caixa de diálogo.
Tabela do nível de referência
Preditor categórico
Esta coluna da tabela mostra todos os nomes das preditoras categóricas em seu modelo. Esta coluna não aceita nenhuma entrada.
Nível de referência

O Minitab compara as médias do nível de não-referência ao nível de referência. Mudar o nível de referência não afeta o significância geral, mas isso pode tornar os coeficientes mais significativos ao interpretar.

Para preditoras com codificação 1, 0, por padrão, o Minitab define os seguintes níveis de referência com base no tipo dos dados:
  • Para as preditoras categóricas numéricas, o nível de referência é o nível com o menos valor numérico.
  • Para as preditoras categóricas de data/hora, o nível de referência é o nível com a data/hora mais antigos.
  • Para as preditoras categóricas de texto, o nível de referência é o nível que está em primeiro na ordem de valor, que é a ordem alfabética, por padrão. Para obter mais informações sobre a alteração da ordem de valor das variáveis de texto, vá para Mudar a ordem de exibição dos valores de texto na saída do Minitab.

Padronizar preditores contínuos

Você pode escolher padronizar as preditoras contínuas em seu modelo. As preditoras padronizadas são usadas somente para ajustar o modelo e não são armazenadas na worksheet.

Padronizar as preditoras contínuas pode aprimorar a interpretação do modelo para condições específicas.
  1. Centralize as preditoras contínuas subtraindo a média: Este método ajuda a reduzir a multicolinearidade, que melhora a precisão das estimativas de coeficientes. Este método é útil quando o seu modelo contém preditoras altamente correlacionadas, termos de ordem superior e termos de interação. Cada coeficiente representa a mudança esperada na resposta dada uma mudança de uma unidade na preditora, usando a escala de medição original.
  2. Padronize a escala das preditoras contínuas dividindo o desvio padrão: Este método torna os intervalos das preditoras mais homogêneo de forma que você pode comparar o tamanho dos coeficientes. Esta abordagem é útil quando você quer saber quais preditoras têm um efeito maior, enquanto controla as diferenças na escala. Contudo, cada coeficiente representa a mudança esperada na resposta dada uma mudança de um desvio padrão na preditora.
Use um dos seguintes métodos para padronizar suas preditoras contínuas:
  • Não padronizar: Use seus dados originais para as preditoras contínuas.
  • Especificar níveis inferior e superior para codificar como -1 e +1: Use para centralizar as preditoras e para colocá-las em uma escala comparável. O Minitab usa este método no planejamento de experimentos (DOE). Todos os valores de dados que se encaixam entre os valores baixo e alto que você especificar, são transformados para se encaixar entre −1 e +1. Na tabela, insira os valores baixo e alto ou use os valores mínimo e máximo da amostra.
    Preditor contínuo
    Mostra os nomes de todas as preditoras contínuas do modelo. Esta coluna não aceita nenhuma entrada.
    Inferior
    Insira um valor para código como −1. O padrão é o valor mínimo da amostra.
    Superior
    Insira um valor para código como +1. O padrão é o valor máximo da amostra.
  • Subtrai a média e divide pelo desvio padrão: Use para centralizar as preditoras e para colocá-las em uma escala comparável.
  • Subtrair a média: Use para centralizar as preditoras.
  • Dividir pelo desvio padrão: Use uma escala comparável para todas as preditoras.
  • Subtrair um valor especificado e dividir por outro: Especifique outros valores em vez de usar as estimativas de desvio médio e padrão da amostra.
    Preditor contínuo
    Mostra os nomes de todas as preditoras contínuas do modelo. Esta coluna não aceita nenhuma entrada.
    Subtrair
    Insira o valor a subtrair de cada preditora contínua.
    Dividir por
    Insira o valor que o Minitab usa para dividir o resultado da subtração.
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