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Validação Cruzada

A validação cruzada calcula a capacidade preditiva dos modelos potenciais para ajudá-lo a determinar o número apropriado de componentes a reter em seu modelo. Use a validação cruzada para determinar o número ótimo de componentes para seus dados. Se os dados contiverem múltiplas variáveis de resposta, o Minitab validará os componentes para todas as respostas simultaneamente. Para obter mais informações, vá para Validação cruzada em regressão PLS.

O Minitab pode executar três métodos de validação cruzada diferentes:

Nenhum: Não executar a validação cruzada.
Excluir um: Use esta opção para calcular modelos potenciais deixando de fora uma observação de cada vez. Para grandes conjuntos de dados, esse método pode demorar muito, porque ele recalcula os modelos tantas vezes quanto o número de observações.
Deixar grupo fora do tamanho: Insere o número de observações que serão excluídas cada vez que o modelo for recalculado. Como este método reduz o número de vezes que ele tem para recalcular um modelo, é mais apropriado quando você tem um grande conjunto de dados.
Excluir como especificado na coluna: Use esta opção para calcular os modelos excluindo simultaneamente as observações que tem números correspondentes na coluna identificadora de grupo. Este método permite especificar quais observações são omitidas juntas. Por exemplo, se a coluna identificadora de grupo incluir os números 1, 2 e 3, todas as observações com 1 são omitidas juntas e o modelo é recalculado. Depois, todas as observações com 2 são omitidas e o modelo é recalculado e assim por diante.

Tipo de codificação para preditores categóricos

Para realizar a análise, o Minitab precisa recodificar as preditoras categóricas usando um dos dois métodos. Considere mudar o método com base em se deseja comparar os níveis da preditora à média geral ou à media de um nível de referência. Para obter mais informações, vá para Esquemas de codificação para preditores categóricos.

(1, 0): Escolha estimar a diferença entre cada média de nível e a média do nível de referência. Ao escolher o esquema de codificação (1, 0), você pode especificar o nível de referência.
(-1, 0, +1): Escolha estimar a diferença entre cada média de nível e a média geral.

Nível de referência (insira a preditor categórico seguido pelo nível)

Insira o nível de referência digitando a coluna preditora categórica seguido do nível de referência. (O texto e os níveis de data/hora devem ser incluídos entre aspas). Você pode atribuir um nível de referência somente quando usar a codificação 1, 0. Por padrão, o Minitab define os seguintes níveis de referência com base no tipo dos dados:

Para as preditoras categóricas numéricas, o nível de referência é o nível com o menor valor numérico.
Para as preditoras categóricas de data/hora, o nível de referência é o nível com a data/hora mais antigas.
Para as preditoras categóricas de texto, o nível de referência é o nível que está em primeiro na ordem alfabética.