如何使用MINTAB進行回歸分析(doc 15頁)

如何使用MINTAB進行回歸分析內容提要：
回歸分析用來檢驗並建立一個響應變量與多個預測變量之間的關係模形。
MINITAB提供了多種最小二乘法和推理回歸程序。
當響應變量為連續的量值時使用最小二乘法
當響應變量為分類值時使用推理回歸。
最小二乘法和推理回歸方法都是評估關係模型中的參數並使模型的按按擬合值達到最優化。
最小二乘法是使誤差平方和以獲得參數估計值。但是MINITAB的推理回歸命令是獲得參數最大概率估計。參考2-29頁推理回歸概要以獲得更多關天推理回歸分析信息。
使用下表來幫助選擇適當的程序。
回歸
您可以使用回歸方法來進行用最小二乘法為基礎的一元和多元回歸分析。使用本程序您可以產生最小二乘法關係模型，貯存回歸統計量，檢驗殘差，產生點估計、進行預測以及置信區間，並且可以進行lack-of-fit檢驗。
同時您也可以使用該命令產生多元回歸關係模型。然而，如果您要使用一個預測因子來獲得一個多元回歸關係模型，您將會發現使用擬合線性圖更好。
數據
在數字型列中輸入相等長度的響應和預測因子變量，這樣您的工作表中每行的數據包含著對應觀察值的測量結果。
在回歸方程計算和方差分析表中，MINITAB忽略了響應或預測因子中所有包含丟失值的觀測值列。
線性回歸分析
1. 選擇 統計>回歸>回歸
2. 在“響應”欄中，輸入包含響應變量(Y)的列。
3. 在“預測因子”欄中輸入包含預測因子(X)變量的列。
4. 如果需要的話，可以使用下麵顯示的選項，然後單擊“確立”
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