Na regressão dos melhores subconjuntos, o Minitab usa um procedimento chamado Caminhada Hamiltoniana que é um método para calcular todos os subconjuntos das preditoras, um subconjunto por etapa. Isto é, o Minitab calcula todos os subconjuntos 2**m - 1 nos passos 2**m - 1, onde m é o número de preditoras no modelo. O Minitab avalia uma regressão de subconjunto em cada etapa.
Casa subconjunto na Caminhada Hamiltoniana difere do subconjunto anterior pela adição ou deleção de somente uma variável. O operador de varredura "varre" uma variável em ou fora da regressão em cada etapa da Caminhada Hamiltoniana, e calcula o R2 para cada subconjunto.
Para um modelo com múltiplos preditores, a equação é:
y = β0 + β1x1 + … + βkxk + ε
A equação ajustada é:
Na regressão linear simples, que inclui somente um preditor, o modelo é:
y=ß0+ ß1x1+ε
Usando estimativas de regressão b0 para ß0 e b1 para ß1, a equação ajustada é:
Termo | Descrição |
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y | resposta |
xk | ko termo. Cada termo pode ser um único preditor, um termo polinomial ou um termo de interação. |
ßk | ko coeficiente de regressão da população |
ε | termo de erro que segue uma distribuição normal com uma média de 0 |
bk | estimativa do ko coeficiente de regressão da população |
![]() | resposta ajustada |
R2 também é conhecido como o coeficiente de determinação.
Termo | Descrição |
---|---|
yi | i o valor de resposta observada |
![]() | resposta média |
![]() | i a resposta ajustada |
Termo | Descrição |
---|---|
MS | Quadrado Médio |
SS | Soma dos Quadrados |
DF | Graus de liberdade |
Termo | Descrição |
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n | número de observações |
ei | iésimo residual |
hi | iésimo elemento diagonal de X (X' X)-1X' |
Enquanto os cálculos para R2(pred) podem produzir valores negativos, o Minitab exibe zero para estes casos.
Termo | Descrição |
---|---|
yi | i o valor de resposta observada |
![]() | resposta média |
n | número de observações |
ei | i o resíduo |
hi | i o elemento diagonal de X(X'X)–1X' |
X | matriz do experimento |
Termo | Descrição |
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SSEp | soma dos quadrados dos erros para o modelo sob consideração |
MSEm | quadrado médio do erro para o modelo com todos os termos candidatos |
n | número de observações |
p | número de termos no modelo incluindo a constante |
Termo | Descrição |
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MSE | quadrado médio do erro |
As observações com pesos 0 não estão na análise.
Termo | Descrição |
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n | o número de observações |
R | a soma dos quadrados para erro do modelo |
wi | o peso da ia observação |
O AICc não é calculado quando .
Termo | Descrição |
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n | o número de observações |
p | o número de coeficientes no modelo, incluindo a constante |
Termo | Descrição |
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p | o número de coeficientes no modelo, incluindo a constante |
n | o número de observações |
Termo | Descrição |
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C | o número de condição |
λmáximo | o autovalor máximo da matriz de correlação dos termos no modelo, não incluindo o intercepto |
λmínimo | o autovalor mínimo da matriz de correlação dos termos no modelo, não incluindo o intercepto |