multippel regresjon er en metode som brukes til å forutsi en viss variabel ved hjelp av en statistisk modell bygd opp av andre variabler. Det er flere varianter av multippel regresjon , en av hvilke blir bakover valg , også kjent som bakover eliminering. Denne teknikken setter alle potensielle variable i modellen på en gang og deretter sammenligner den med den minst prediktiv kraft mot et gitt " fjerning nivå , " ved hjelp av en statistisk fremgangsmåte som kalles en " t-test ". Hvis variabelen er over fjerning nivå, er det eliminert og modellen er beregnet på nytt . Denne prosessen fortsetter inntil alle gjenværende variabler er under fjerning nivå . Instruksjoner
en

Åpen Minitab , klikk på "File ", deretter " Åpne prosjekt . " Bla til prosjektet filen som inneholder dataene , og dobbeltklikk på den.
2

Klikk " Stat " fra menyen øverst , deretter " regresjon " og deretter " Trinnvis . " Klikk inne i " response " text -box , dobbeltklikk deretter svaret ditt variabel fra listen til venstre. Deretter klikker du på innsiden av " Predictors " boksen og dobbeltklikk på alle dine Predictor variabler .
3

Klikk på " Metoder "-knappen , og klikk deretter på " Backwards eliminering "-knappen . Klikk " OK " for å forlate metoder vinduet , deretter " OK " igjen for å kjøre multippel regresjon .
4

Gå til " Session" vinduet for å se resultatene . Du vil se en rekke kolonner . Den øverste raden er merket " Step ", og til sin rett er nummerert kolonner som representerer trinnene i eliminering prosessen . Trinn man alltid inkluderer alle variabler , så ser ned denne kolonnen , ser du at hver prediktor har på verdi og ap verdi. Skanne kolonnen og finne den med høyest p-verdi .
5

Sjekk om det er en annen kolonne , merket bare " to . " Hvis det ikke er til stede , betyr dette at alle variabler er under fjerningen nivå . De er alle statistisk signifikant prediktor for vilkår. Hvis du har en kolonne to, merk at variabelen med høyest p-verdi fra kolonne man ikke er til stede. Det er fordi det ikke forutsi betydelig svaret ditt variabel.
6

Skann ned den siste kolonnen i resultatene . Hvis den siste kolonnen ett tall er høyere enn antall variabler du skrev inn , er det fordi ingen av variablene forutsi respons variabel. Merk at oppføringen for " R - Sq ( verb) " på den nederste raden er null eller nær null. Ellers er de variablene som har oppføringer i den siste kolonnen er de som bidrar til den endelige modell . Gå til bunnen og sjekke "R - Sq ( verb) . " Dette forteller deg at modellen sterkt korrelert med kriteriet .