Visão geral para Ajuste do modelo de regressão e Régression linéaire

Ajuste do modelo de regressão e Régression linéaire realizar a mesma análise em diferentes menus. Use essas análises para descrever a relação entre um conjunto de preditores e uma resposta contínua usando o método dos mínimos quadrados ordinários. É possível incluir termos de interação e polinomiais, realizar regressão stepwise e transformar dados assimétricos.

Por exemplo, avaliadores de imóveis querem ver como o preço de venda de apartamentos urbanos está associado a várias variáveis preditoras, incluindo a metragem quadrada, o número de unidades disponíveis, a idade do edifício e a distância do centro da cidade. Os avaliadores podem usar regressão múltipla para determinar quais preditores estão significativamente relacionados ao preço de venda.

Depois de realizar a análise, o Minitab armazena o modelo, de modo que seja possível fazer o seguinte:

Predizer a resposta para novas observações.
Representar graficamente a relação entre as variáveis.
Encontrar valores que otimizem uma ou mais respostas.

Para obter mais informações, acesse Visão geral do modelo armazenado.

Onde encontrar essa análise

Para ajustar um modelo de regressão, escolha Estat > Regressão > Regressão > Ajuste do modelo de regressão.

Você também pode escolher Módulo de análise preditiva > Regressão Linear. A versão da análise do Módulo de análise preditiva tem as seguintes diferenças.

Você acessa as análises que usam o modelo ajustado no painel de saída em vez de no menu. As análises do modelo ajustado estão disponíveis para qualquer modelo que tenha saída no navegador, não apenas para o modelo mais recente.
O modelo ajustado está disponível independentemente da planilha ativa, para que você possa prever colunas de dados que estão em uma planilha diferente da variável de resposta.
Minitab Statistical Software salva o modelo em um arquivo de projeto (*. MPX).

Quando usar uma análise alternativa

Se você quiser representar graficamente a relação entre um preditor contínuo (numérico) e uma resposta contínua, use Gráfico de linha ajustada.
Se você tiver preditores categóricos aninhados ou aleatórios, use Ajustar modelo linear generalizado se você tiver todos os fatores fixos ou Ajustar modelo de efeitos mistos se você tiver fatores aleatórios.
Se a sua variável resposta tiver duas categorias, como aprovação e reprovação, use Ajustar modelo logístico binário.
Se a variável resposta contiver três ou mais categorias que têm uma ordem natural, como discorda totalmente, discorda, neutro, concorda e concorda plenamente, use Regressão logística ordinal.
Se a variável resposta contém três ou mais categorias que não têm uma ordem natural, como arranhão, dente e rasgo, use Regressão logística nominal.
Se a sua variável resposta conta ocorrências, como o número de defeitos, use Ajustar modelo de Poisson.

Quando usar um modelo de análise preditiva

Para algumas aplicações, você considera diferentes abordagens para a construção de modelos. Para obter mais informações sobre os diferentes tipos de modelos, acesse Tipos de modelos de análise preditiva no Minitab Statistical Software. O Minitab oferece Regressão CART^®, Regressão TreeNet^®, Regressão Random Forests^®e Regressão MARS^® análises com o Módulo de análise preditiva. A Descobrir o melhor modelo (Resposta contínua) análise compara o desempenho de diferentes tipos de modelo em 1 análise. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.