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指定 MARS® 回归 的默认值

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指定 的 MARS® 回归缺省方法 。您对默认值所做的更改将一直保留，直到您再次更改它们，即使在退出 Minitab 统计软件后也是如此。

最优模型的选择标准
在以下条件之间进行选择，以选择模型的最佳基函数数。此选择不会影响对基函数的搜索。如果 2 个准则选择相同数量的基函数，则 2 个准则中的模型是相同的。
  • R 平方: 选择此选项可显示具有最大 R 平方值的模型的结果。
  • 平均绝对偏差: 选择此选项可显示平均绝对偏差最小的模型的结果。
预测变量交互作用
交互作用意味着预测变量的效应取决于其他预测变量的值。例如，谷物在烤箱中的干燥速度取决于烤箱中的时间，但时间的影响取决于烤箱的温度。时间和温度变量相互作用。
顺序指定基函数中可以包含的不同预测变量的数量。例如，阶数为 2 表示预测变量的效应可以取决于 1 个其他预测变量的值。阶数为 3 表示预测变量的效应可以取决于其他 2 个预测变量的值。阶数为 4 表示预测变量的效应可以取决于其他 3 个预测变量的值。以下基函数是阶数 3 交互作用的示例：
  • BF1 = 最大值（0， X1 − 800）
  • BF2 = 最大值（0， X2 − 50） * BF1
  • BF3 = 最大值（0， X3 − 10） * BF 2
如果不允许交互，则模型将使用加法模型。预测变量在加性模型中不交互。
基函数的最大数量
大多数情况下，默认值 30 效果良好。当 30 个基函数对于数据来说似乎太小时，请考虑更大的值。例如，当您认为超过 30 个预测变量很重要时，请考虑较大的值。
如果您不确定 30 是否足够，请查看初始结果。例如，如果 R 平方值随着分析添加基函数而呈上升趋势，则较大的值更有可能改善模型的拟合。
节之间的最小观测值数
允许 MARS® 选择
分析使用样本数量和模型复杂性来自动选择一个值。在大多数情况下，自动值效果很好。
用户指定的
值为 1 表示连续数据点有资格成为基函数更改的点。值 1 允许模型预测中更改最快速。使用较大的值创建更平滑的模型，以探索更一般的关系。这种更平滑的模型有时在某些数据范围内不太准确。
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