最佳子集回归的概述

使用最佳子集回归比较包含您指定的预测变量子集的各种回归模型。Minitab 会选择包含一个预测变量、两个预测变量(以此类推)的最佳拟合模型。最佳拟合模型具有最大的 R2 值。当您有一个连续响应变量和多个连续预测变量时,可以使用最佳子集回归。

最佳子集回归是用尽可能少的预测变量确定可以充分拟合数据的模型的有效方式。包含预测变量子集的模型可以估计回归系数,并预测未来响应得到的方差比包括所有预测变量的模型的方差小。

例如,一家零售商店的分析人员想要预测销量。预测变量包括交通、人口、平均收入以及店面附近的直接竞争者。这位分析人员使用最佳拟合回归来确定可以最准确地预测销量的预测变量集。

在何处查找此分析

要执行最佳子集回归,请选择统计 > 回归 > 回归 > 最佳子集

何时使用备择分析

  • 如果您有类别预测变量,则使用包含逐步过程的拟合回归模型,根据统计显著性自动添加或删除预测变量,以选择回归模型。
  • 如果您具有嵌套或随机的类别预测变量,则在具有所有固定因子时使用拟合一般线性模型,或在具有随机因子时使用拟合混合效应模型
  • 如果您的响应变量是类别变量,则使用 Logistic 回归过程。