Minitabの回帰を利用した予測分析 - パートI Predictive Analytics using Minitab's Regression – Part I

Dennis Corbin | 30 July, 2021

トピック: Regression Analysis, Articles, Minitab Statistical Software

市場には多くの新しい予測分析ツールや機械学習ツールがありますが、回帰は予測モデルを構築するための古典的なツールです。回帰は、応答とさまざまな予測因子との関係をモデル化することができます。企業は予測ツールを適切に導入する必要があり、Minitabの回帰は、意味ある予測モデリング能力の実現を助けます。

Minitab Statistical Softwareを使えば、回帰分析をこれまで以上に簡単に行うことができます。

  • 予測モデルの構築、検証、視覚化
  • モデルの予測力の検証
  • 分析とモデル選択の自動化
  • 新しい結果の予測とパラメータの最適化

今回は、予測モデルの構築、検証、視覚化に焦点を当てます(予測力の検証、分析とモデル選択の自動化、新しい結果の予測とパラメータの最適化など、より高度な機能についてはパ-ト2 をご覧ください!)。

回帰ツールは、ほとんどすべての業界(マーケティング、財務、製造、医療機器、医薬品、食品科学など)の専門家が直面するさまざまな疑問に答えるのに役立ちます。どの情報が反応を予測できるか、どの入力が最も影響があるかを判断できます。強力な回帰モデルは、期待値を計算し、将来の変化の影響を予測するために使用することもできます。これらのモデルは、因果関係を示唆するものではなく、関連性を示唆するものであることには注意します。

MINITAB STATISTICAL SOFTWAREでの予測モデルの構築、検証および視覚化

Minitabの回帰は、連続的なカテゴリーの予測変数が目的の応答にどのように影響するかを定量化するのに役立ちます。また、組み込みの機能を使って、予測モデルに複雑な項、相互作用や多項式の項を簡単に追加することができます。

ある食品製造会社の例を考えてみましょう。この会社のエンジニアは、3種類のパッケージデザインと製造時間が、製品の保存期間(水分で測定)にどのような影響を与えるかを判断する必要があります。この課題の焦点は、パッケージを密封してから最初の72時間です。

回帰分析は、予測変数の主効果だけで線形モデルをフィットさせるためによく使用されます。この例のモデルには各パッケージデザインに個別の切片がありますが、各モデルの傾きは同じです。多項式の項と交互作用を追加すると、よりロバストな分析になります。

応答、連続予測変数、およびカテゴリー予測変数を入力した後の [統計] > [回帰] > [回帰] > [回帰モデル適合]は、「モデル」ボタンを使用すると、交互作用や多項式の項を使用してより正確な予測を行うために、モデルを簡単により複雑にすることができます。パレート・プロットはモデル内のこれらの項の影響を示し、残差プロットはモデルの仮定をチェックするために使用されます。

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下のパレート効果プロットは,有意な用語と有意でない用語を示す単純なグラフです。ある項の標準化された効果が赤い線を超えると、p値が指定されたアルファ値(この場合は0.05)よりも小さくなり、その項が有意であることを示しています。バーの大きさは、モデル内の各項の相対的な影響を示しています。この製品の水分量を理解するには、製造時間とパッケージデザインの両方が不可欠です。

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水分の予測モデルには、時間、時間2、パッケージデザイン、およびこれらの項の間の相互作用が含まれます。Minitabでは、3つのパッケージデザインごとに独立したモデルを表示することで、モデルを単純化しています。各デザイン間の定数と傾きの違いは、有意な相互作用によるものです。

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残差プロットは、分析者が回帰の仮定を検証するのに役立ちます。分析が有効かつ適切であることを確認するために、正規性からの逸脱、不均等な分散、独立性の欠如をチェックします。

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分析者がすべての作業を終えたら、分析結果を表示する必要があります。階乗プロットは、モデルを視覚化するために、数値出力を読みやすいグラフに表現するのに役立ちます。72時間という重要な時間帯に製品の水分量を最小限に抑えることが目的であれば、設計2が最適です。

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回帰分析は新しいものではありませんが、非常に強力なモデリングツールで、すべてのデータ分析者がマスターすべきものです。Minitabでは、予測モデルの構築と視覚化を簡単に行うことができます。

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