Por que métodos de regressão diferentes fornecem valores diferentes para R quadrado, R quadrado ajustado e S para o mesmo modelo?

É possível obter resultados diferentes para o mesmo modelo quando o conjunto de dados contém valores faltantes para quaisquer preditoras.

Quando você executa Estat > Regressão > Regressão > Ajuste de Modelo de Regressão > Stepwise ou Estat > Regressão > Regressão > Melhores Subconjuntos, o Minitab remove todas as linhas que contêm valores faltantes de quaisquer preditoras que estão na lista de preditoras. O Minitab remove as linhas estejam ou não as preditoras no modelo. Se você mudar as listas de preditoras, os resultados podem mudar por causa dos valores faltantes, ainda que o modelo seja o mesmo.

Por exemplo, suponha que o conjunto de dados tenha a resposta em C1, as preditoras em C2-C4, e um valor ausente em C4. Você executa uma análise e lista todas as preditoras. A linha com o valor faltante não é usada para calcular as estatísticas, mesmo para o modelo que contém apenas C2 e C3 como preditoras. Contudo, se você tornar a executar a análise e listar apenas C2 e C3 como preditoras, todo o conjunto de dados é usado para calcular as estatísticas. Portanto, R2, R2 ajustado e S diferirão para o mesmo modelo.

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