2017-07-27 10 views
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フィット回帰モデルとプール標準偏差S(すなわち*)のP_Value(すなわち*)をMinitab17で見つけるにはどうすればよいですか?

S; R-sq; R-sq(adj); R-sq(pred)

*; 100.00%; *; *

係数

Term; Coef; Coef; T値; P値; VIF

定数; 0.07526; *; *; *;

ハードウェアEV; 0.3593; *; *; *; 230.84

機械EV; 0.2933; *; *; *; 75.04

生産EV; 0.1455; *; *; *; 252.27

ファームウェアEV; -0.3805; *; *; *; 38.53

注> *の代わりに値が必要です。

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あなたの質問を整理/書式設定すると、回答を得るチャンスが最大になります。 – Kanak

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あなたはこれらの部分的な結果が何から来たのかを言うべきです。それは線形回帰のように見えます。そうであれば、大きなVIF値は、解をあいまいにする可能性のある予測子間の同次性を示唆し、標準誤差の計算を妨げ、結果としてt値およびp-値を阻害する。私たちには警告メッセージがありますか? – user20637

答えて

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計算のための自由度(標準偏差およびモデル項p値を含む)は不十分である。これがDOEからのものであれば、いくつかの追加作業でデザインを強化する必要があります。 Minitabサポート・ノートを参照してくださいhttp://support.minitab.com/en-us/minitab/17/topic-library/modeling-statistics/doe/basics/f--and-p-values-that-are-shown-as-asterisks/

ANOVAテーブルとモデルの要約ではP値と標準偏差(だけでなく、他の統計)が表示されます典型的な成功のMinitab回帰出力下図のように:

Analysis of Variance 

Source   DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value 
Regression  1 0.03728 0.037275 100.74 0.000 
    Temperature 1 0.03728 0.037275 100.74 0.000 
Error   98 0.03626 0.000370 
    Lack-of-Fit 47 0.01698 0.000361  0.96 0.561 
    Pure Error 51 0.01928 0.000378 
Total   99 0.07354 


Model Summary 

     S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred) 
0.0192354 50.69%  50.19%  48.55% 


Coefficients 

Term    Coef SE Coef T-Value P-Value VIF 
Constant  100.234 0.022 4475.56 0.000 
Temperature -0.01073 0.00107 -10.04 0.000 1.00 

希望これをあなたに便利です!

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