Slik leser en Bakover Selection i Minitab

Multippel regresjon er en metode som brukes for å forutsi en viss variabel ved hjelp av en statistisk modell består av andre variabler. Det finnes flere varianter av multippel regresjon, hvorav den ene blir bakover valg, også kjent som baklengs eliminering. Denne teknikken setter alle potensielle variabler inn i modellen på en gang og deretter sammenligner den med den minst prediktiv kraft mot et gitt "fjerning nivå", ved hjelp av en statistisk fremgangsmåte som kalles en "t-test". Hvis variabelen er over fjerning nivået, det er eliminert, og modellen er beregnet på nytt. Denne prosessen fortsetter inntil alle gjenværende variabler er under fjerning nivå.

Bruksanvisning

1 Åpne Minitab, klikk på "File", deretter "Open Project." Bla til prosjektet fil som inneholder data, og dobbeltklikk på den.

2 Klikk "Stat" fra menylinjen øverst, deretter "Regression" og deretter "Trinnvis." Klikk på innsiden av "Response" tekst-boksen, og dobbeltklikk på svaret ditt variabel fra listen til venstre. Klikk deretter inne i "Prediktorer" boksen og dobbeltklikk på alle dine Predictor variablene.

3 Klikk på "Metoder" -knappen, klikk på "Backwards eliminering" -knappen. Klikk "OK" for å forlate metoder vinduet, deretter "OK" igjen for å kjøre multippel regresjon.

4 Gå til "Session" vinduet for å se resultatene. Du vil se en rekke kolonner. Den øverste raden er merket "Step", og til sin rett er nummerert kolonner som representerer trinnene i eliminering prosessen. Trinn en inkluderer alltid alle variabler, så ser ned denne kolonnen, vil du se at hver prediktor har på verdi og ap verdi. Skann kolonnen og finne den med høyest p-verdi.

5 Sjekk om det er en annen kolonne, merket bare "2." Hvis det ikke er til stede, betyr dette at alle variabler er under fjerningen nivå. De er alle statistisk signifikant prediktor for ditt kriterium. Hvis du har en kolonne to, merk at variabelen med høyest p-verdi fra kolonne en er ikke til stede. Det er fordi det ikke signifikant forutsi respons variabel.

6 Skann ned den siste kolonnen i resultatene. Hvis den siste kolonnen ett tall er høyere enn antall variabler du har angitt, er det fordi ingen av variablene forutsi responsvariabelen. Legg merke til at oppføringen for "R-Sq (adj)" på den nederste raden er null eller nær null. Ellers variablene som har oppføringer i den siste kolonne er de som bidrar til den endelige modell. Gå til bunnen og sjekke "R-Sq (adj)." Dette forteller deg at modellen sterkt korrelerer med kriteriet.