Intervalos de confianza en el perfilador de predicción (interpretación)Hola
¿Usted me podría ayudar por favor? Todavía estoy aprendiendo DOE.
¿Cómo puedo interpretar los intervalos de confianza en el generador de perfiles de predicción?
Así que hay efectos significativos e interacciones. Sin embargo, cuando "descuento" es 0 y "direct_comm" es 1, la diferencia no es significativa (imagen de abajo).
Entonces, ¿cómo puedo interpretar otro caso cuando el IC de "descuento" es significativo pero el CI de "direct_comm" no lo es?
El restante:
¡Muchas gracias!
Re: Intervalos de confianza en el perfilador de predicción (interpretación)Hay dos tipos de interpretación involucrados en su pregunta: la interpretación de las pruebas de las estimaciones de los parámetros y la interpretación de las predicciones del modelo.
Los tres términos en el modelo son significativos. No debe eliminar ninguno de ellos o sesgará el modelo.
Las predicciones son correctas. Las trazas que se ven en el Perfil de predicción se basan en el modelo y los niveles de factor dados. El efecto de interacción (2.5) es casi tan grande en magnitud como los efectos de primer orden (o principales) (3 y -3), por lo que es una característica importante del perfilado.
Un significante efecto de interacción significa que el El efecto de un factor (descuento) depende del nivel de otro factor (direct_comm) .
- Prácticamente no hay efecto de cambiar el descuento cuando direct_comm es 1.
- Prácticamente no hay efecto de cambiar direct_comm cuando el descuento es 0.
- Hay un fuerte efecto de cambiar el descuento cuando direct_comm es 0.
- Hay un fuerte efecto de cambiar direct_comm cuando el descuento es 1.
Este caso ilustra por qué las interacciones en la respuesta son tan importantes para el modelado y la predicción. El Perfil de predicción es una excelente manera de comprender y explotar los efectos de interacción.
