로버스트 적합 옵션의 예

이 예에서는 이변량 플랫폼에서 Huber M-추정 방법을 사용하여 로버스트 모형을 적합시키는 방법을 보여 줍니다.

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Weight Measurements.jmp를 엽니다.

2. 분석 > X로 Y 적합을 선택합니다.

3. weight를 선택하고 Y, 반응을 클릭합니다.

4. height를 선택하고 X, 요인을 클릭합니다.

5. 확인을 클릭합니다.

6. "이변량 적합"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 선형 적합을 선택합니다.

7. "이변량 적합"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 로버스트 > 로버스트 적합을 선택합니다.

그림 5.18 로버스트 적합의 예 

산점도에서 세 개의 측정값이 별표로 표시되어 있습니다. 이 세 개 관측값의 가중치가 예상보다 낮은 것 같습니다. 이러한 점은 회귀선(빨간색 선으로 표시)을 적합시킬 때 적합에 영향을 미칩니다. "분산 분석" 보고서의 p 값 0.1203은 height와 weight 간에 약한 선형 관계가 있음을 나타냅니다. 그러나 로버스트 적합(녹색 선으로 표시)을 고려해 보면 height와 weight 간의 선형 관계가 표준 적합보다 강합니다. "로버스트 적합"의 p 값 0.0488은 height와 weight 간의 선형 관계에 대한 가설을 뒷받침합니다. 비정상적으로 낮은 가중치로 식별된 측정값이 분석에 영향을 미쳤습니다.

더 많은 정보를 원하십니까? 질문이 있습니까? JMP 사용자 커뮤니티에서 답변 받기 (community.jmp.com).