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La sezione Utilizzo della regressione con un predittore ha dimostrato come creare semplici modelli di regressione costituiti da una variabile predittore e da una variabile di risposta. La regressione multipla prevede la variabile di risposta media utilizzando due o più variabili predittore.
Questo esempio utilizza la tabella di dati Candy Bars.jmp, che contiene informazioni nutrizionali sulle merendine.
Utilizzare la regressione multipla per prevedere la variabile di risposta media usando queste tre variabili predittore.
1.
Selezionare Guida > Libreria dei dati di esempio e aprire Candy Bars.jmp.
2.
Selezionare Grafico > Matrice grafico a dispersione.
3.
Selezionare Calories e fare clic su Y, Colonne.
4.
Selezionare Total fat g, Carbohydrate g e Protein g e fare clic su X.
Figura 5.26 Risultati della matrice del grafico a dispersione
1.
Selezionare Analizza > Stima modello.
2.
Selezionare Calories e fare clic su Y.
3.
Selezionare Total Fat g, Carbohydrate g Protein g e fare clic su Aggiungi.
4.
Accanto a Enfasi, selezionare Screening degli effetti.
Figura 5.27 Finestra Stima modello
5.
Nota: Per dettagli completi su tutti risultati di Stima modello, vedere il capitolo Model Specification nel manuale Fitting Linear Models.
Figura 5.28 Grafico delle risposte osservate rispetto alle risposte attese
Un'altra misura della precisione del modello è il valore R-quadro (che appare sotto il grafico in Figura 5.28). Il valore R-quadro misura la percentuale di variabilità in calorie, come spiegato dal modello. Quanto più il valore si avvicina a 1 tanto più un modello fa previsioni corrette. In questo esempio, il valore R-quadro è 0.99.
Figura 5.29 Report Stime dei parametri
Figura 5.30 Profiler di previsione
Figura 5.31 Valori dei fattori di Milky Way
Nota: Per dettagli completi sul Profiler di previsione, vedere il capitolo Profiler del manuale Profilers.