输入 拟合回归模型 线性回归的数据

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预测分析模块 > 线性回归

完成以下步骤,指定要分析的数据列。

  1. 响应中,输入一列或多列要解释或预测的数字数据。响应变量又称为 Y 变量。
  2. 连续预测变量中,输入多列可以解释或预测响应变量变化的数字数据。预测变量又称为 X 变量。
  3. 类别预测变量中,输入可能解释或预测响应变量变化的类别分类或组分配,例如,原材料类型。预测变量又称为 X 变量。
在此工作表中,强度是响应变量,包含合成纤维样本的强度测量值。温度是连续预测变量,机器是类别预测变量。预测变量可以解释纤维强度的差异。工作表的第一行显示纤维样本的强度测量值为 40,温度为 136,并且由机器 A 生产而成。
C1 C2 C3
强度 温度 机器
40 136 A
53 142 A
32 119 B
36 127 A
42 151 B
45 121 B