Crie um gráfico de linha ajustada e um modelo de regressão que passa pela origem

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Crie um gráfico de linha ajustada que passe pela origem
Crie um modelo de regressão que passe pela origem

Por padrão, o Minitab inclui um termo constante para gráficos de linhas ajustadas e modelos de regressão. Para remover esse temo e fazer com que o modelo passe pela origem, siga esses passos.

Crie um gráfico de linha ajustada que passe pela origem

Suponha que a variável preditora (X) esteja em C1 e a variável de resposta (Y) esteja em C2.

Selecione Gráfico > Gráfico de dispersão > Com Regressão.
Em Variáveis Y, insira C2. Em Variáveis X, insira C1.
Clique em Visualização de Dados, e depois na guia Regressão.
Desmarque Ajustar intercepto. Clique em OK em cada caixa de diálogo.

Crie um modelo de regressão que passe pela origem

Suponha que a variável preditora (X) esteja em C1 e a variável de resposta (Y) esteja em C2.

Selecione Estat > Regressão > Regressão > Ajuste do modelo de regressão.
Em Respostas, insira C2. Em Preditores contínuos, insira C1.
Clique em Modelo e selecione Incluir o termo de constante no modelo.
Clique em OK em cada caixa de diálogo.

Quando o Minitab ajusta o modelo com o termo constante, o R2 é a proporção da variação inicial, conforme medida pela soma dos quadrados próxima da média de Y, que é explicada pela regressão. Para o modelo sem o termo constante, R2 é a proporção da variação próxima da origem (isto é, próxima do valor zero) explicada pela regressão. Isso significa que os valores de R2 para os modelos de intercepto e não-intercepto não são comparáveis.

Especificamente, R2 para regressão através da origem tende a ser maior que R2 para regressão com um intercepto, mesmo que a qualidade do ajuste não seja melhor. O modelo do intercepto calcula as variações no numerador (Ssreg) e no denominador (Sstotal) de R2 são calculados próximos da média da resposta, enquanto no modelo não-intercepto aquelas variações são calculadas próximo de zero. Essas estatísticas não podem ser usadas para comparação de desempenho com o modelo do intercepto porque o R2 do modelo não-intercepto tende a ser maior do que o R2 do modelo do intercepto. Isso é porque a soma não corrigida (próxima de zero) dos quadrados é usada. Se R2 fosse calculado próximo da média da resposta no modelo não-intercepto, ele poderia, algumas vezes, ser negativo.