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산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 예에서 우리는 다시 모델을 피팅합니다. 불결 맞춤 모델을 사용하여 그러나 이번에는 모델에 상호 작용을 추가합니다.
다시, 우리는 추가하여 시작합니다 불결 Y 변수로.
그런 다음 예측 변수인 5가지 주요 효과를 모델에 추가합니다.
모델에 특정 상호작용 항을 추가하려면 첫 번째 항을 선택하고 제어 키보드에서 키를 누르고 두 번째 용어를 선택한 다음 십자가 .
열 선택에서 하나의 변수를 선택하고 모형 효과 목록에서 두 번째 변수를 선택한 다음 십자가 .
이렇게 하면 한 번에 하나의 상호 작용이 추가됩니다. 모델에 포함하려는 모든 상호 작용에 대해 이 작업을 반복할 수 있습니다.
많은 상호 작용을 포함하고 싶다면 지름길을 택할 수 있습니다.
먼저 모든 모델 효과를 제거합니다.
모든 주효과와 가능한 모든 상호작용이 있는 모델을 피팅한다고 가정해 보겠습니다.
모든 예측 변수를 선택한 다음 매크로 아래에서 차수에 대한 계승 . 이렇게 하면 모든 주효과와 양방향 상호작용이 모델에 추가됩니다.
차수를 3으로 변경하면 3방향 상호작용도 추가됩니다. 우리는 여기에서 이것을 하지 않을 것입니다.
여기에서는 이러한 옵션에 대해 논의하지 않지만 속성 및 변환 옆에 모델 사양에 대한 다양한 옵션이 있습니다.
우리는 주효과와 양방향 상호작용으로 모델을 실행할 것입니다.
효과 요약 표는 용어의 중요성에 대한 요약을 제공합니다. 모델에서. 용어는 오름차순으로 나열됩니다. 피 -값. 일부 상호 작용은 중요하지만 모델에 중요하지 않은 항도 있습니다.
회귀 보고서 아래의 상단 빨간색 삼각형에서 맞춤 요약 테이블 및 분산 분석 테이블과 같은 추가 옵션을 선택할 수 있습니다.
Parameter Estimates 테이블은 모델의 계수를 보여줍니다.
앞에서 본 것처럼 Prediction Profiler를 사용하면 모델과 상호 작용할 수 있습니다. 예측 변수의 값을 변경하면 상호 작용 항의 효과를 쉽게 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 반응 시간 의 값을 변경하면 변경됩니다. 촉매 농축 .
모든 상호작용에 대한 시각적 요약을 위해 요인 프로파일링 아래 상단 빨간색 삼각형을 사용하여 상호작용 플롯을 켤 수 있습니다. 여기에서 우리는 사이의 상호 작용을 봅니다. 온도 그리고 반응 시간 그리고 사이 촉매 농축 그리고 반응 시간 . 우리는 또한 예를 들어 다음을 관찰합니다. 온도 와 상호 작용하지 않습니다 촉매 농축 , 원자로 , 또는 옮기다 , 이 선들은 본질적으로 평행하기 때문입니다.
