オプション重み重み付き回帰を実行する場合に、重みを含む数値列を入力します。重み付き回帰は、残差における均一な分散の最小二乗仮定に違反する(不等分散性とも呼ばれる)場合に使用可能な方法です。この方法では、適正な重みを付けることによって重み付き二乗残差の合計を最小化し、均一な分散(等分散性とも呼ばれる)の残差を生成します。適切な重みを決定することに関する詳細は重み付き回帰を参照してください。重みはゼロ以上の数でなければなりません。重み列の行数と応答列の行数は同じでなければなりません。全区間の信頼水準パラメータ推定値と予測値が含まれる可能性のある信頼区間に対して、信頼水準を入力します。通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準は、母集団から100個のランダムサンプルを採取した場合、サンプルのうちおよそ95個の信頼区間に推定値が含まれることを示しています。与えられたデータセットにおいて、信頼水準の値を低くすると信頼区間が狭くなり、信頼水準を高くすると信頼区間が広くなります。アルゴリズムパラメータを推定するため、Minitabは最小の残差の平方和(SSE)に収束するアルゴリズムを使用します。詳細は非線形回帰のアルゴリズムと開始値の理解を参照してください。ガウス・ニュートンアルゴリズムを選択します。達成するためにアルゴリズムが使用できる反復の最大数を入力します。通常、デフォルト値が適切です。使用したアルゴリズムで収束しない場合は、最大値を高くします。通常、デフォルト値が適切です。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。