Um cientista em um laboratório de química de alimentos analisa 60 amostras de farinha de soja. Para cada amostra, o cientista determina o teor de umidade e gordura, e os registram dados espectrais quase infravermelhos (NIR) em 88 comprimentos de onda. O cientista seleciona aleatoriamente 54 das 60 amostras e calcula a relação entre as respostas (umidade e gordura) e os preditores (88 comprimentos de onda NIR), utilizando regressão PLS. O cientista usa as 6 amostras restantes como conjunto de dados de teste para avaliar a capacidade preditiva do modelo.
Selecione Estat > Regressão > Mínimos quadrados parciais.
Em Respostas, insira UmidadeGordura.
Em Modelo, insira '1'-'88'.
Clique em Predição.
Em Nova observação para preditores contínuos, insira Teste1-Teste88.
Em Nova observação para respostas (opcional), insira Umidade2Gordura2.
Clique em OK em cada caixa de diálogo.
Interpretar os resultados
Os valores-p para ambas as respostas são aproximadamente 0,000, que são menos do que o nível de significância de 0,05. Esses resultados indicam que pelo menos um coeficiente no modelo é diferente de zero. O valor de R2 de teste para umidade é de aproximadamente 0,9. O valor de R2 do teste é de quase 0,8. As estatísticas de R2 do teste indicam que os modelos predizem bem. A análise de cada resposta individualmente iria fornecer resultados diferentes.
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Análise de Variância para Gordura
Fonte
GL
SQ
QM
F
P
Regressão
10
266,378
26,6378
36,89
0,000
Erro de Resíduos
43
31,050
0,7221
Total
53
297,428
Seleção de Modelo e Validação para Umidade
Componentes
Variância X
Erro
R-quad.
1
0,984976
96,9288
0,806643
2
0,996400
88,9900
0,822479
3
0,997757
71,9304
0,856510
4
0,999427
58,3174
0,883666
5
0,999722
58,1261
0,884048
6
0,999853
48,5236
0,903203
7
0,999963
45,9824
0,908272
8
0,999976
33,1545
0,933862
9
0,999982
32,8074
0,934554
10
0,999986
32,7773
0,934615
Seleção de Modelo e Validação para Gordura
Componentes
Variância X
Erro
R-quad.
1
0,984976
282,519
0,050127
2
0,996400
229,964
0,226824
3
0,997757
115,951
0,610155
4
0,999427
98,285
0,669550
5
0,999722
57,994
0,805015
6
0,999853
53,097
0,821480
7
0,999963
52,010
0,825133
8
0,999976
48,842
0,835784
9
0,999982
34,344
0,884529
10
0,999986
31,050
0,895604
Resposta Predita para Novas Observações Usando o Modelo para Umidade
Linha
Ajuste
EP do Ajustado
IC de 95%
IP de 95%
1
14,5184
0,388841
(13,7343; 15,3026)
(12,5910; 16,4459)
2
9,3049
0,372712
(8,5532; 10,0565)
(7,3904; 11,2193)
3
14,1790
0,504606
(13,1614; 15,1966)
(12,1454; 16,2127)
4
16,4477
0,559704
(15,3189; 17,5764)
(14,3562; 18,5391)
5
15,1872
0,358044
(14,4652; 15,9093)
(13,2842; 17,0903)
6
9,4639
0,485613
(8,4846; 10,4433)
(7,4492; 11,4787)
Resposta Predita para Novas Observações Usando o Modelo para Gordura
