使用 Minitab 回歸進(jìn)行預(yù)測分析 – 第一部分

盡管市場上有許多新的預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)工具，但 Minitab 回歸仍是構(gòu)建預(yù)測模型的經(jīng)典工具?；貧w允許用戶對響應(yīng)與各種預(yù)測變量之間的關(guān)系進(jìn)行建模。公司需要正確使用預(yù)測工具，而 Minitab 回歸可以幫助實(shí)現(xiàn)有意義的預(yù)測建模能力！

Minitab 可以使用回歸分析進(jìn)行：

· 構(gòu)建、驗(yàn)證和可視化預(yù)測模型。

· 驗(yàn)證模型的預(yù)測能力。

· 自動(dòng)化分析和模型選擇。

· 預(yù)測新結(jié)果并優(yōu)化參數(shù)。

回歸有助于回答幾乎所有行業(yè)（如營銷、金融、制造、醫(yī)療器械、制藥、食品科學(xué)等）專業(yè)人士經(jīng)常面臨的一系列問題，也可以確定哪些輸入可以預(yù)測響應(yīng)，哪些輸入最有影響力。強(qiáng)大的回歸模型甚至可以用來計(jì)算期望值和預(yù)測未來變化的影響。請記住，這些模型并不意味著因果關(guān)系，而是關(guān)聯(lián)。

構(gòu)建、驗(yàn)證和可視化 MINITAB中的預(yù)測模型

Minitab 回歸可以幫助量化連續(xù)和類別預(yù)測變量如何影響相關(guān)響應(yīng)，并可以使用內(nèi)置功能來向預(yù)測模型、交互作用和多項(xiàng)式項(xiàng)輕松添加復(fù)雜項(xiàng)。

以食品制造公司為例。該公司的工程師需要確定三種潛在包裝設(shè)計(jì)和時(shí)間（以小時(shí)為單位）如何影響其產(chǎn)品的穩(wěn)定期（以水分來衡量）。他們重點(diǎn)關(guān)注密封包裝后首個(gè) 72 小時(shí)。

回歸分析通常用于擬合僅包含預(yù)測變量主效應(yīng)的線性模型。在本示例中，模型將包含每個(gè)包裝設(shè)計(jì)的單獨(dú)截距，但每個(gè)模型將具有相同的斜率。添加多項(xiàng)式項(xiàng)和交互作用將是更強(qiáng)大的分析。

在統(tǒng)計(jì) > 回歸 > 回歸 > 擬合回歸模型中輸入響應(yīng)、連續(xù)預(yù)測變量和類別預(yù)測變量后，模型按鈕可以輕松增加模型的復(fù)雜度，以便通過交互作用和多項(xiàng)式項(xiàng)進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測.Pareto 圖顯示這些模型中的項(xiàng)產(chǎn)生的影響，殘差圖用于檢查模型假定。

下方的Pareto效應(yīng)圖是一個(gè)簡單的圖形，顯示了顯著項(xiàng)與非顯著項(xiàng)。如果某個(gè)項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)化效應(yīng)越過紅線，則 p 值小于指定的 alpha 值，在本例中該值為 0.05，表明該項(xiàng)為顯著項(xiàng)。條形圖的大小顯示了模型中各項(xiàng)的相對影響：小時(shí)數(shù)和包裝設(shè)計(jì)對于了解產(chǎn)品中的水分含量至關(guān)重要。

水分預(yù)測模型包括小時(shí)數(shù)、小時(shí)數(shù)2、包裝設(shè)計(jì)以及各項(xiàng)之間的交互作用。Minitab 為三種包裝設(shè)計(jì)中的每一種顯示單獨(dú)模型，從而簡化模型。設(shè)計(jì)之間的常量和斜率的差異由顯著的交互作用造成。

殘差圖幫助分析師驗(yàn)證回歸的假定。檢查是否偏離正態(tài)、不等方差或缺乏獨(dú)立性，以確保分析有效且適當(dāng)。

完成所有必要的調(diào)查后，分析師需要展示其調(diào)查結(jié)果。因子圖有助于將數(shù)字化輸出展示為簡單易懂的圖形，以便將模型可視化。如果目標(biāo)是在關(guān)鍵的 72 小時(shí)內(nèi)最大限度地降低產(chǎn)品中的含水量，則設(shè)計(jì) 2 將是最佳選擇。

回歸并不是新功能 - 但回歸是非常強(qiáng)大的建模工具，所有數(shù)據(jù)分析師都應(yīng)該掌握。Minitab 使構(gòu)建和可視化預(yù)測模型變得簡單易訪問。

審核編輯 黃宇