予測プロファイラーの信頼区間（解釈）こんにちは
私を手伝ってくれますか？私はまだDOEを学んでいます。
予測プロファイラーの信頼区間をどのように解釈できますか？
したがって、重大な影響と相互作用があります。しかし、"discount"が0で "direct_comm"が1の場合、違いは重要ではありません（下の図）。
それでは、「ディスカウント」のCIが重要であるが「direct_comm」のCIが重要ではない場合、どうすれば別のケースを解釈できるでしょうか。
残り：
本当にありがとう！
再：予測プロファイラーの信頼区間（解釈）あなたの質問には、2種類の解釈が含まれます。パラメータ推定値の検定の解釈とモデル予測の解釈です。
モデル内の3つの用語は重要です。それらを削除しないでください。そうしないと、モデルに偏りが生じます。
予測は正しいです。予測プロファイラーに表示されるトレースは、モデルと与えられた因子レベルに基づいています。相互作用効果（2.5）は、一次（または主）効果（3と-3）とほぼ同じ大きさであるため、プロファイリングの大きな特徴です。
重要相互作用効果という意味 1つの要因の影響（割引）は他の要因のレベル（direct_comm）に依存します 。
- direct_commが1の場合、割引を変更しても実質的に効果はありません。
- 割引が0の場合、direct_commを変更しても実質的に効果はありません。
- direct_commが0の場合は、割引を変更する効果があります。
- 割引が1の場合、direct_commを変更すると効果が強くなります。
この事例は、応答における相互作用がモデリングと予測にとって非常に重要である理由を示しています。予測プロファイラーは、相互作用の効果を理解し活用するための優れた方法です。
