曲線推定
「曲線推定」手続きは、曲線推定の回帰統計量、および 11 種類の曲線推定の回帰モデルの関連プロットを作成します。従属変数ごとに個別のモデルが作成されます。予測値、残差、および予測区間を新しい変数として保存することもできます。
例: あるインターネット・サービス・プロバイダーが、自社のネットワーク上の E メール・トラフィックで、ウイルスに感染した E メールの割合を長期的に追跡します。散布図では、その関係が非線型であることが示されます。2 次モデルまたは 3 次モデルをデータに適合して、仮定の妥当性とモデルの適合度を確認できます。
統計: 各モデル: 回帰係数、多重 R、R 2、調整済み R 2、推定値の標準誤差、分散分析テーブル、予測値、残差、および予測区間。モデル: 線型、対数、逆数、2 次、3 次、べき乗、複合、S 曲線、ロジスティック、成長、および指数。
曲線推定データの考慮事項
「データ」。従属変数および独立変数は、量的でなければなりません。アクティブ・データ・セットから、独立変数として (変数の代わりに)「時刻」を選択した場合、「曲線推定」手続きにより、ケース間の時間の長さが一様な時間変数が生成されます。「時刻」が選択された場合、独立変数は時系列測度である必要があります。 時系列分析に必要なデータ・ファイルの構成では、各ケース (行) が個別の時刻の一連の観測値を表し、ケース間の時間の長さが一様です。
仮定: データをグラフ表示し、独立変数と従属変数の関係 (線型、指数など) を判断します。よいモデルの残差は、ランダムに分布し、正規分布を示します。線型モデルを使用する場合は、以下の仮定を満たしている必要があります。独立変数の各値に対して、従属変数の分布は正規分布でなければなりません。従属変数の分布の分散は、独立変数のすべての値に対して一定でなければなりません。従属変数と独立変数の関係は線型で、観測値はすべて独立でなければなりません。
曲線推定を取得するには
- メニューから次の項目を選択します。
- 1 つ以上の従属変数を選択します。従属変数ごとに個別のモデルが作成されます。
- 独立変数を選択します (アクティブ・データ・セットの変数を選択するか、「時刻」を選択します)。
- オプション:
- 散布図のケースにラベル付けする変数を 1 つ選択する。散布図の各点ごとに「点の識別」ツールを使用して、「ケースのラベル」変数の値を表示することができます。
- 「保存」をクリックして、予測値、残差、予測区間を新しい変数として保存する。
以下のオプションも使用することができます。
- 回帰式に定数項を含む: 回帰方程式の定数項を予測します。デフォルトで、定数は含まれます。
- モデルの作図: 従属変数の値および選択された各モデルを独立変数に対して作図します。従属変数ごとに個別のグラフが作成されます。
- 分散分析表の表示: 選択された各モデルに関して、要約された分散分析表を表示します。
この手続きは、CURVEFIT コマンド・シンタックスを貼り付けます。