Valores de resposta preditos para Regressão de mínimos quadrados parciais

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Nos PLS, há dois motivos principais para calcular e armazenar valores de resposta preditos usando seu modelo PLS: teste da qualidade da predição com um conjunto de dados de teste e predição de novas respostas. Para obter mais informações, vá para Predição na regressão PLS.

Nova observação para preditores contínuos

Insira a nova observação para cada preditora contínua na mesma ordem em que cada preditora é inserida no modelo. Você pode inserir um valor numérico para cada preditora ou uma coluna numérica de novas observações para cada preditora. As colunas devem ter o mesmo número de linhas.

Nova observação para preditores categóricos

Insira a nova observação para cada preditora contínua na mesma ordem em que cada preditora é inserida no modelo. Você pode inserir um valor para cada preditora ou uma coluna numérica de novas observações para cada preditora. As colunas devem ter o mesmo número de linhas. Se você digitar uma nova observação, deverá incluir valores de texto entre aspas duplas (por. ex. "Mulher").

Nova observação para respostas (opcional)

Insira as colunas numéricas que contêm os valores de resposta que correspondem às novas observações. Se você inserir valores de resposta, o Minitab calcula um R² de teste para ajudá-lo a avaliar a capacidade preditiva do modelo. Você não pode digitar os valores de resposta, eles devem ser armazenados em colunas. O número das colunas de resposta deve ser igual ao número de respostas no modelo e têm o mesmo número de linhas que as preditoras que contêm novas observações.

Nível de confiança

Insira o nível de confiança para os intervalos de confiança e os intervalos de predição. Em geral, um nível de confiança de 95% funciona bem. Um nível de confiança de 95% indica que, se você extrair 100 amostras aleatórias da população, os intervalos de confiança para aproximadamente 95 das amostras conterá a resposta média. Similarmente, o intervalo de predição indica que você pode estar 95% confiante de que o intervalo contém o valor de uma única nova observação.

Armazenamento

Ajustes: Armazene o valor ajustado para novas observações.
EP dos valores ajustados: Armazene os erros padrão estimados dos valores ajustados.
Limites de confiança: Armazene os limites inferior e superior do intervalo de confiança para a predição.
Limites de predição: Armazene os limites inferior e superior do intervalo de predição.