Especificar as opções para Otimizador de resposta

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Neste tópico

Considere valores ausentes durante a otimização
Restrições
Valores iniciais
Nível de confiança de todos os intervalos
Tipo de intervalo de confiança

Considere valores ausentes durante a otimização

Selecione essa opção para que a pesquisa inclua soluções com valores ausentes. Valores ausentes são possíveis para preditores que tinham valores ausentes no conjunto de dados de treinamento durante a construção do modelo. Considere essa opção quando uma solução com valores ausentes for significativa para seu aplicativo. Por exemplo, se os valores ausentes representarem valores abaixo de um limite detectável para uma variável contínua, uma interpretação de um valor ausente na solução será minimizar esse preditor no aplicativo.

Se você selecionar essa opção, poderá selecionar Reter faltantes como uma restrição para preditores que têm valores ausentes nos dados de treinamento. Selecione Reter faltantes um preditor para que o preditor esteja sempre ausente em todas as soluções. Sem Reter faltantes, o algoritmo tentará valores ausentes para um preditor somente se o preditor tiver valores ausentes nos dados de treinamento e a análise especificar Considere valores ausentes durante a otimização.

Restrições

É possível reter variáveis contínuas e categóricas em um valor específico ou limitar a faixa de valores possíveis.

Observação

As covariáveis em um experimento fatorial devem ser mantidas em um valor específico. Por padrão, o Minitab define o valor como a média da covariável. As covariáveis em um modelo linear geral podem ser irrestritas ou restritas.

Variável: Exibe todas as variáveis incluídas em um modelo. Esta coluna não aceita nenhuma entrada.
Restrição: Para cada variável, selecione Nenhuma restrição, Manter o valor ou Restrição para região. As covariáveis em um modelo linear geral têm a opção adicional de Manter na média. Se a análise permitir valores ausentes e o preditor tiver valores ausentes nos dados de treinamento, a Reter faltantes opção estará disponível.
Manter Valor: Para cada variável especificada Manter o valor, insira um valor no qual a variável será mantida. O Minitab usa esse valor para a configuração da variável para calcular os valores ajustados.
Inferior: Para cada variável especificada Restrição para região, insira um valor mínimo. O Minitab seleciona um valor que é maior ou igual a esse valor.
Superior: Para cada variável especificada Restrição para região, insira um valor máximo. O Minitab seleciona um valor menor ou igual a esse valor.

Valores iniciais

Se o algoritmo produzir resultados inaceitáveis, você pode tentar melhorar os resultados inserindo um ponto de partida para o algoritmo de pesquisa. Esta opção está disponível para modelos do Estat menu e modelos de Régression linéaire e Régression logistique binaire para o Módulo de análise preditiva.

Variável: Exibe todas as variáveis contínuas incluídas em um modelo ajustado. Esta coluna não aceita nenhuma entrada.
Valor inicial: Insira um valor para cada variável contínua. Cada valor deve estar entre os valores mínimo e máximo observados para essa variável. Se você inserir uma restrição para uma variável, o valor inicial deverá atender a essa restrição. Não é possível inserir um valor inicial ao especificar um valor de bloqueio para uma variável.

Nível de confiança de todos os intervalos

Essa opção está disponível para modelos no Estat menu e para modelos de regressão linear e regressão logística binária do Módulo de análise preditiva.

Insira o nível de confiança dos intervalos de confiança dos coeficientes e os valores ajustados.

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 conterão a resposta média. Para um determinado conjunto de dados, um nível de confiança mais baixo produz um intervalo de confiança mais estreito e um nível de confiança mais alto produz um intervalo de confiança mais amplo.

Observação

Para exibir os intervalos de confiança, selecione Resultados. Em Exibição dos Resultados, selecione Tabelas expandidas.

Tipo de intervalo de confiança

Essa opção está disponível para modelos no Estat menu e para modelos de regressão linear e regressão logística binária do Módulo de análise preditiva.

Você pode selecionar um intervalo bilateral ou um limite unilateral. Para o mesmo nível de confiança, um limite unilateral está mais próximo da estimativa pontual do que os limites de um intervalo bilateral. O limite superior não fornece um valor inferior provável. Se você solicitar um limite superior, não haverá limite inferior. Se você solicitar um limite inferior, não haverá limite superior.

Por exemplo, a concentração média predita dos sólidos dissolvidos em água é 13,2 mg/L. O intervalo de confiança de 95% para a média é 12,8 mg/l para 13,6 mg/l. O limite superior de 95% para a média de várias observações futuras é de 13,5 mg/L, o que é mais preciso porque o limite está mais próximo da média prevista.

Bilateral

Use um intervalo de confiança bilateral para estimar os valores de probabilidade inferior e superior para a resposta média.
Use um intervalo de predição bilateral para estimar os valores de probabilidade inferior e superior para uma única observação futura.

Limite inferior

Use um limite de confiança inferior para estimar um valor inferior provável para a resposta média.
Use um limite de predição inferior para estimar o valor inferior provável para uma única futura observação.

Limite superior

Use um limite de confiança superior para estimar o valor provável mais alto para a resposta média.
Use um limite de predição superior para estimar o valor provável mais alto para uma única futura observação.