拟合回归模型的回归方程

在回归方程表中查找每个统计量的定义和解释。

回归方程

使用回归方程来描述模型中响应和项之间的关系。回归方程是回归线的代数表示。线性模型的回归方程采取如下形式:Y= b0 + b1x1。在回归方程中,Y 是响应变量,b0 是常量或截距,b1 是线性项的估计系数(也称为直线斜率),x1 是项值。

具有多个项的回归方程采取以下形式:

y = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bkXk

回归方程中的字母代表如下内容:
  • y 是响应变量
  • b0 是常量
  • b1, b2, ..., bk 是系数
  • X1, X2, ..., Xk 是项值

如果模型同时包含连续变量和类别变量,则回归方程表可能会显示类别变量的每个水平组合的方程。要使用这些方程进行预测,您必须基于类别变量值选择正确的方程,然后输入连续变量的值。

采用编码单位的回归方程

当输出表明回归方程以编码单位显示时,以下两项均为真:
  • 因为您选择了标准化连续变量的选项,Minitab 已使用编码单位拟合模型。
  • Minitab 无法针对回归方程,将编码系数转换为未编码系数,因为模型未分层。要获取采用未编码单位的回归方程,请指定一个分层模型,或使用未编码单位。

如果回归方程表没有指定编码或未编码单位,则为未编码单位。

解释

对于采用编码单位的回归方程,使用编码值而非自然单位来解释系数。要了解更多信息,请转到“系数的所有统计量”表并单击“编码系数”。

采用未编码单位的回归方程

当输出表明回归方程以未编码单位显示时,以下两项均为真:
  • 因为您选择了标准化连续变量的选项,Minitab 已使用编码单位拟合模型。
  • Minitab 可以针对回归方程表将编码系数变换为未编码系数。

如果回归方程表没有指定编码或未编码单位,则为未编码单位。

解释

对于采用未编码单位的回归方程,使用每个变量的自然单位来解释系数。有关更多信息,请查看“回归方程”。

您可以在系数表中查看编码系数。

使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。  请阅读我们的政策