Uma equipe de pesquisadores de um grupo de clínicas médicas tem dados sobre os resultados dos exames iniciais dos médicos. No final dos exames iniciais, os médicos atribuem a cada paciente uma pontuação para a gravidade da doença do paciente. Os pesquisadores querem desenvolver um pequeno questionário para ajudar a priorizar os pacientes mais doentes antes do exame por um médico. Por meio de consultas com especialistas no assunto e exploração inicial dos dados, os pesquisadores selecionam 8 variáveis a serem usadas para prever a pontuação de gravidade.
O pesquisador usa o modelo nos resultados para prever escores de doenças para novas observações.
Interpretar os resultados
O Minitab usa o modelo de regressão múltipla nos resultados para estimar os escores da doença para o conjunto de valores de previsão. Os pesquisadores descobriram que a pontuação da doença usando as configurações especificadas é de aproximadamente 3,29 para o primeiro conjunto e 57,6 para o segundo conjunto.
Descobrir o melhor modelo (resposta contínua): Pontuação da Doença vs Número de Sintomas Agora; Alta Produção de Phlegm; Falta severa de ar; Dor severa no peito; Dor de cabeça severa; Perturbação severa do sono; Geralmente se sentindo muito ma; Limites das Atividades Normais
Predição para Pontuação da Doença
Equação de Regressão
| Pontuação da Doença | = | 0,344 + 2,985 Número de Sintomas Agora + 0,000000 Alta Produção de
Phlegm_0 + 3,874 Alta Produção de Phlegm_1 + 0,000000 Dor severa no
peito_0 + 3,247 Dor severa no peito_1 + 0,000000 Dor de cabeça severa_0
+ 4,203 Dor de cabeça severa_1 + 0,000000 Perturbação severa do sono_0
+ 3,591 Perturbação severa do sono_1 + 0,000000 Limites das Atividades
Normais_0 + 3,400 Limites das Atividades Normais_1 - 0,0419 Número de
Sintomas Agora*Número de Sintomas Agora + 0,000000 Número de Sintomas
Agora*Falta severa de ar_0 + 0,5118 Número de Sintomas Agora*Falta
severa de ar_1 + 0,000000 Número de Sintomas Agora*Geralmente se
sentindo muito ma_0 + 0,5164 Número de Sintomas Agora*Geralmente se
sentindo muito ma_1 + 0,000000 Falta severa de ar*Dor de cabeça
severa_0 0 + 0,000000 Falta severa de ar*Dor de cabeça severa_0 1
+ 0,000000 Falta severa de ar*Dor de cabeça severa_1 0 + 1,000 Falta
severa de ar*Dor de cabeça severa_1 1 + 0,000000 Dor severa no
peito*Perturbação severa do sono_0 0 + 0,000000 Dor severa no
peito*Perturbação severa do sono_0 1 + 0,000000 Dor severa no
peito*Perturbação severa do sono_1 0 + 1,741 Dor severa no
peito*Perturbação severa do sono_1 1 + 0,000000 Dor de cabeça
severa*Perturbação severa do sono_0 0 + 0,000000 Dor de cabeça
severa*Perturbação severa do sono_0 1 + 0,000000 Dor de cabeça
severa*Perturbação severa do sono_1 0 - 0,881 Dor de cabeça
severa*Perturbação severa do sono_1 1 + 0,000000 Perturbação severa do
sono*Limites das Atividades Normais_0 0 + 0,000000 Perturbação severa
do sono*Limites das Atividades Normais_0 1 + 0,000000 Perturbação
severa do sono*Limites das Atividades Normais_1 0 + 1,146 Perturbação
severa do sono*Limites das Atividades Normais_1 1 |
|---|
Configurações
| Número de Sintomas Agora = 1; | Alta Produção de Phlegm = 0; | Falta severa de ar = 0; |
| Dor severa no peito = 0; | Dor de cabeça severa = 0; | Perturbação severa do sono = 0; |
| Geralmente se sentindo muito ma = 0; | Limites das Atividades Normais = 0 |
Predição
| 1 | 3,28773 | 0,552218 | (2,20455; 4,37091) | (-4,89294; 11,4684) |
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Configurações
| Número de Sintomas Agora = 10; | Alta Produção de Phlegm = 1; | Falta severa de ar = 1; |
| Dor severa no peito = 1; | Dor de cabeça severa = 1; | Perturbação severa do sono = 1; |
| Geralmente se sentindo muito ma = 1; | Limites das Atividades Normais = 1 |
Predição
| 2 | 57,6159 | 0,419434 | (56,7931; 58,4386) | (49,4656; 65,7661) |
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