詳細Minitabには、応答変数と1つ以上の予測変数間の関係を調べてモデル化するために、いくつかの回帰分析が用意されています。相関ピアソンの相関またはスピーマンの順位相関(Spearmanのρ)を計算する際に使用します。共分散2変数の関係の度合いを表す共分散を計算する際に使用します。共分散は、相関係数とは異なり標準化されません。ある場合は次の分析を使用します。回帰カテゴリまたは連続予測変数と1つの応答間の関係をモデル化し、そのモデルを使用して新しい観測値の応答値を予測します。簡単に交互作用項と多項式項を含めたり、応答を変換したり、必要に応じてステップワイズ回帰を使用したりできます。回帰モデルの適合を選択します。ベストサブセット予測変数の指定されたセットを使用してすべての可能なモデルを比較し、1つの予測変数、2つの予測変数などが含まれる最も適したモデルを表示します。ベストサブセットを選択します。適合線プロット1つの予測変数と1つの応答間の関係をプロットします。適合線プロットを選択します。非線形回帰2次項または3次項が適切ではない場合、予測変数と応答間の関係をモデル化します。関係の記述に非線形関係(非線形成長または減衰)を指定できる場合に使用します。計画し、データ収集のカスタムワークシートを作成します。安定性分析ワークシートの作成を選択します。線形モデルを使用して製剤の保存期間を推定します。安定性分析を選択します。直交回帰1つの応答と1つの予測変数の両方の測定にランダム誤差が含まれている場合、その応答と予測変数間の関係をモデル化します。セットが応答に関連しているかどうかを判断します。予測変数の共線性が高い場合か、観測値よりも予測変数が多い場合に使用します。ある場合は次の分析を使用します。予測変数と、合格・不合格などの2つの結果がある応答間の関係をモデル化します。2値ロジスティックモデルの適合を選択します。2値適合線プロット信頼区間を使用して適合された2値ロジスティック回帰適合線をプロットします。2値適合線プロットを選択します。予測変数と、順序がある3つ以上の結果(低・中・高など)を持つ応答間の関係をモデル化します。順位ロジスティック回帰を選択します。予測変数と、順序のない3つ以上の結果(擦り傷、へこみ、裂け目など)を持つ応答間の関係をモデル化します。名義ロジスティック回帰を選択します。予測変数と、事象(回路基盤のはんだ付け不良数など)を数える応答間の関係をモデル化します。モデルを決定するためにステップワイズ回帰を使用することもできます。ポアソンモデルの適合を選択します。Reserved.EnglishfrançaisDeutschportuguêsespañol日本語한국어中文(简体)本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。当社のプライバシーポリシーをご確認くださいOK。