如何使用MINTAB进行回归分析(doc 15页)
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资料简介：
如何使用MINTAB进行回归分析内容提要：
回归分析用来检验并建立一个响应变量与多个预测变量之间的关系模形。
MINITAB提供了多种最小二乘法和推理回归程序。
当响应变量为连续的量值时使用最小二乘法
当响应变量为分类值时使用推理回归。
最小二乘法和推理回归方法都是评估关系模型中的参数并使模型的按按拟合值达到最优化。
最小二乘法是使误差平方和以获得参数估计值。但是MINITAB的推理回归命令是获得参数最大概率估计。参考2-29页推理回归概要以获得更多关天推理回归分析信息。
使用下表来帮助选择适当的程序。
回归
您可以使用回归方法来进行用最小二乘法为基础的一元和多元回归分析。使用本程序您可以产生最小二乘法关系模型，贮存回归统计量，检验残差，产生点估计、进行预测以及置信区间，并且可以进行lack-of-fit检验。
同时您也可以使用该命令产生多元回归关系模型。然而，如果您要使用一个预测因子来获得一个多元回归关系模型，您将会发现使用拟合线性图更好。
数据
在数字型列中输入相等长度的响应和预测因子变量，这样您的工作表中每行的数据包含着对应观察值的测量结果。
在回归方程计算和方差分析表中，MINITAB忽略了响应或预测因子中所有包含丢失值的观测值列。
线性回归分析
1. 选择 统计>回归>回归
2. 在“响应”栏中，输入包含响应变量(Y)的列。
3. 在“预测因子”栏中输入包含预测因子(X)变量的列。
4. 如果需要的话，可以使用下面显示的选项，然后单击“确立”
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