Vertrauensintervalle im Vorhersageprofiler (Interpretation)Hallo
Kannst du mir bitte helfen? Ich lerne immer noch DOE.
Wie kann ich Konfidenzintervalle im Vorhersageprofiler interpretieren?
Es gibt also erhebliche Auswirkungen und Wechselwirkungen. Wenn jedoch "Rabatt" 0 ist und "direct_comm" 1 ist, ist der Unterschied nicht signifikant (Bild unten).
Wie kann ich also einen anderen Fall interpretieren, wenn CI von "Rabatt" signifikant ist, CI von "direct_comm" jedoch nicht?
Der Rest:
Vielen Dank!
Re: Vertrauensintervalle im Vorhersageprofiler (Interpretation)In Ihrer Frage gibt es zwei Arten von Interpretationen: Interpretation der Tests der Parameterschätzungen und Interpretation der Modellvorhersagen.
Die drei Begriffe im Modell sind von Bedeutung. Sie sollten keine davon löschen, da Sie sonst das Modell beeinflussen.
Die Vorhersagen sind richtig. Die im Prediction Profiler angezeigten Spuren basieren auf dem Modell und den angegebenen Faktorstufen. Der Wechselwirkungseffekt (2,5) ist fast so groß wie der Effekt erster Ordnung (oder der Haupteffekt (3 und -3)) und ist daher ein Hauptmerkmal der Profilierung.
Ein erheblicher Interaktionseffekt bedeutet, dass die Wirkung eines Faktors (Rabatt) hängt von der Höhe eines anderen Faktors ab (direct_comm) .
- Das Ändern des Rabattes hat praktisch keine Auswirkung, wenn direct_comm den Wert 1 hat.
- Das Ändern von direct_comm hat praktisch keinen Effekt, wenn der Rabatt 0 ist.
- Das Ändern des Rabattes hat einen starken Effekt, wenn direct_comm 0 ist.
- Das Ändern von direct_comm hat einen starken Effekt, wenn der Rabatt 1 ist.
Dieser Fall zeigt, warum Interaktionen in der Antwort für die Modellierung und Vorhersage so wichtig sind. Der Prediction Profiler ist eine großartige Möglichkeit, Interaktionseffekte zu verstehen und zu nutzen.
