여러 예측 변수에 대한 역추정 예측의 예
모형 적합 플랫폼의 표준 최소 제곱 분석법을 사용하여 선형 회귀 모형을 적합시킨 후, 지정된 반응 수준을 기반으로 입력의 예측값을 구합니다. 이를 역추정 예측이라고 합니다. 이 예에서는 여러 예측 변수에 대한 역추정 예측을 고려합니다. 단일 예측 변수에 대한 내용은 역추정 예측의 예에서 확인하십시오. 이 예에 따라 남녀 모두에 대해 RstPulse가 60일 때 산소 섭취량이 50이 되는 Runtime을 예측합니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Fitness.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 모형 적합을 선택합니다.
3. Oxy를 선택하고 Y를 클릭합니다.
4. Sex, Runtime 및 RstPulse를 선택한 후 추가를 선택합니다.
5. 실행을 클릭합니다.
6. "반응 Oxy"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 추정값 > 역추정 예측을 선택합니다.
7. Runtime 값을 예측해야 하므로 해당 값을 삭제합니다.
8. Sex 옆의 모두를 선택하여 Sex의 모든 수준에 대한 Runtime을 추정합니다.
9. RstPulse의 평균을 60으로 바꿉니다.
10. Oxy에 "50"을 입력합니다.
그림 4.53 역추정 예측 규격
11. 확인을 클릭합니다.
그림 4.54 다중 회귀 모형에 대한 역추정 예측 보고서
"역추정 예측" 보고서에는 남녀 모두에 대한 Runtime 예측값이 포함되어 있습니다. 이 그림에서는 RstPulse가 60일 때 여성 및 남성에 대한 선형 적합을 보여 줍니다. 여성과 남성의 95% 신뢰 구간은 각각 빨간색과 파란색으로 표시됩니다.