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Statistisches Denken für die industrielle Problemlösung
In diesem Beispiel passen wir wieder ein Modell für an Verunreinigung mit Fit-Modell. Aber dieses Mal fügen wir dem Modell Wechselwirkungen hinzu.
Auch hier beginnen wir mit dem Hinzufügen Verunreinigung als Y-Variable.
Dann fügen wir dem Modell die fünf Haupteffekte, unsere Prädiktoren, hinzu.
Um dem Modell einen bestimmten Interaktionsterm hinzuzufügen, wählen wir den ersten Term aus und drücken die Kontrolle Taste auf Ihrer Tastatur, wählen Sie den zweiten Begriff aus und klicken Sie dann Kreuz .
Sie können auch eine Variable unter „Spalte auswählen“ auswählen, die zweite Variable aus der Liste „Modelleffekte“ auswählen und klicken Kreuz .
Dadurch wird jeweils eine Interaktion hinzugefügt. Wir können dies für alle Interaktionen wiederholen, die wir in das Modell aufnehmen möchten.
Wenn wir wissen, dass wir viele Interaktionen einbeziehen möchten, können wir eine Abkürzung nehmen.
Zuerst entferne ich alle Modelleffekte.
Nehmen wir an, wir wollen ein Modell mit allen Haupteffekten und allen möglichen Wechselwirkungen anpassen.
Wir wählen alle Prädiktorvariablen aus und wählen dann unter Makros aus Fakultät zu Grad . Dadurch werden dem Modell alle Haupteffekte und Wechselwirkungen in beide Richtungen hinzugefügt.
Wenn wir den Grad auf 3 ändern, werden auch Dreiwege-Interaktionen hinzugefügt. Das werden wir hier nicht tun.
Beachten Sie, dass es neben Attributen und Transformation viele verschiedene Optionen für die Modellspezifikation gibt, obwohl wir diese Optionen hier nicht besprechen werden.
Wir führen unser Modell mit Haupteffekten und Wechselwirkungen in beide Richtungen aus.
Die Tabelle Wirkungszusammenfassung bietet eine Zusammenfassung der Bedeutung der Begriffe im Modell. Die Begriffe sind in aufsteigender Reihenfolge aufgelistet p -Wert. Beachten Sie, dass einige der Wechselwirkungen signifikant sind, aber wir haben auch einige nicht signifikante Terme im Modell.
Wir können zusätzliche Optionen wie die Tabelle „Summary of Fit“ und die Tabelle „Analysis of Variance“ aus dem oberen roten Dreieck unter „Regression Reports“ auswählen.
Die Tabelle Parameterschätzungen zeigt die Koeffizienten im Modell.
Wie wir gesehen haben, ermöglicht uns der Prediction Profiler, mit dem Modell zu interagieren. Indem wir die Werte der Prädiktoren ändern, können wir die Auswirkungen der Interaktionsterme leicht erkennen. Beachten Sie beispielsweise, wie die Zeile für Reaktionszeit ändert sich, wenn wir den Wert von ändern Katalysatorkonz .
Für eine visuelle Zusammenfassung aller Interaktionen können wir die Interaktionsplots mit dem oberen roten Dreieck unter Factor Profiling aktivieren. Hier sehen wir Wechselwirkungen zwischen Temp und Reaktionszeit und dazwischen Katalysatorkonz und Reaktionszeit . Das beobachten wir zum Beispiel auch Temp interagiert nicht mit Katalysatorkonz , Reaktor , oder Wechsel , da diese Linien im Wesentlichen parallel sind.
