盡管市場(chǎng)上有許多新的預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)工具,但 Minitab 回歸仍是構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的經(jīng)典工具?;貧w允許用戶對(duì)響應(yīng)與各種預(yù)測(cè)變量之間的關(guān)系進(jìn)行建模。公司需要正確使用預(yù)測(cè)工具,而 Minitab 回歸可以幫助實(shí)現(xiàn)有意義的預(yù)測(cè)建模能力!
Minitab 可以使用回歸分析進(jìn)行:
· 構(gòu)建、驗(yàn)證和可視化預(yù)測(cè)模型。
· 驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)能力。
· 自動(dòng)化分析和模型選擇。
· 預(yù)測(cè)新結(jié)果并優(yōu)化參數(shù)。
回歸有助于回答幾乎所有行業(yè)(如營(yíng)銷(xiāo)、金融、制造、醫(yī)療器械、制藥、食品科學(xué)等)專業(yè)人士經(jīng)常面臨的一系列問(wèn)題,也可以確定哪些輸入可以預(yù)測(cè)響應(yīng),哪些輸入最有影響力。強(qiáng)大的回歸模型甚至可以用來(lái)計(jì)算期望值和預(yù)測(cè)未來(lái)變化的影響。請(qǐng)記住,這些模型并不意味著因果關(guān)系,而是關(guān)聯(lián)。
構(gòu)建、驗(yàn)證和可視化 MINITAB中的預(yù)測(cè)模型
Minitab 回歸可以幫助量化連續(xù)和類別預(yù)測(cè)變量如何影響相關(guān)響應(yīng),并可以使用內(nèi)置功能來(lái)向預(yù)測(cè)模型、交互作用和多項(xiàng)式項(xiàng)輕松添加復(fù)雜項(xiàng)。
以食品制造公司為例。該公司的工程師需要確定三種潛在包裝設(shè)計(jì)和時(shí)間(以小時(shí)為單位)如何影響其產(chǎn)品的穩(wěn)定期(以水分來(lái)衡量)。他們重點(diǎn)關(guān)注密封包裝后首個(gè) 72 小時(shí)。
回歸分析通常用于擬合僅包含預(yù)測(cè)變量主效應(yīng)的線性模型。在本示例中,模型將包含每個(gè)包裝設(shè)計(jì)的單獨(dú)截距,但每個(gè)模型將具有相同的斜率。添加多項(xiàng)式項(xiàng)和交互作用將是更強(qiáng)大的分析。
在統(tǒng)計(jì) > 回歸 > 回歸 > 擬合回歸模型中輸入響應(yīng)、連續(xù)預(yù)測(cè)變量和類別預(yù)測(cè)變量后,模型按鈕可以輕松增加模型的復(fù)雜度,以便通過(guò)交互作用和多項(xiàng)式項(xiàng)進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè).Pareto 圖顯示這些模型中的項(xiàng)產(chǎn)生的影響,殘差圖用于檢查模型假定。
下方的Pareto效應(yīng)圖是一個(gè)簡(jiǎn)單的圖形,顯示了顯著項(xiàng)與非顯著項(xiàng)。如果某個(gè)項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)化效應(yīng)越過(guò)紅線,則 p 值小于指定的 alpha 值,在本例中該值為 0.05,表明該項(xiàng)為顯著項(xiàng)。條形圖的大小顯示了模型中各項(xiàng)的相對(duì)影響:小時(shí)數(shù)和包裝設(shè)計(jì)對(duì)于了解產(chǎn)品中的水分含量至關(guān)重要。
水分預(yù)測(cè)模型包括小時(shí)數(shù)、小時(shí)數(shù)2、包裝設(shè)計(jì)以及各項(xiàng)之間的交互作用。Minitab 為三種包裝設(shè)計(jì)中的每一種顯示單獨(dú)模型,從而簡(jiǎn)化模型。設(shè)計(jì)之間的常量和斜率的差異由顯著的交互作用造成。
殘差圖幫助分析師驗(yàn)證回歸的假定。檢查是否偏離正態(tài)、不等方差或缺乏獨(dú)立性,以確保分析有效且適當(dāng)。
完成所有必要的調(diào)查后,分析師需要展示其調(diào)查結(jié)果。因子圖有助于將數(shù)字化輸出展示為簡(jiǎn)單易懂的圖形,以便將模型可視化。如果目標(biāo)是在關(guān)鍵的 72 小時(shí)內(nèi)最大限度地降低產(chǎn)品中的含水量,則設(shè)計(jì) 2 將是最佳選擇。
回歸并不是新功能 - 但回歸是非常強(qiáng)大的建模工具,所有數(shù)據(jù)分析師都應(yīng)該掌握。Minitab 使構(gòu)建和可視化預(yù)測(cè)模型變得簡(jiǎn)單易訪問(wèn)。
審核編輯 黃宇
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