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Einfache Steigungen in einer Interaktion in linearen Regressionen schätzen und darstellen.

In Fortsetzung dieses Austausches: Wechselwirkungen in der OLS-Regression und einfachen Steigungen.

Ich möchte vorschlagen, dass JMP in ähnlicher Weise wie der SPSS-Prozess oder einfache R-Skripte in mehrere Regressionen, die Interaktionen zwischen Variablen berechnen, den unabhängigen Wert jeder Variablensteigung und nicht nur ihren additiven Wert einbeziehen würde.

Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen

Betreff: Einfache Steigungen in einer Interaktion in linearen Regressionen schätzen und darstellen.

@mrosenthal Ich freue mich, Ihnen mitteilen zu können, dass einer unserer Sommerpraktikanten @haleyyaremych hat ein fantastisches Add-In für JMP Pro geschrieben, um Interaktionseffekte zu testen und zu visualisieren. Sie umfasste einfache Steigungen und Johnson-Neyman-Diagramme. Letzteres verfügt über Interaktivität, die die Art der Interaktion wirklich verdeutlicht, a-la JMP! Hier ist eine Vorschau:

Sie können das Add-in hier herunterladen: https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Moderation-and-Mediation-Add-In/ta-p/527203 und lesen Sie hier einen Blogbeitrag mit Beispielen zur Verwendung: https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Who-what-why-and-how-Tools-for-modeling-and-visualizing/ba-p/527173

Ich hoffe, dass dieses Add-in Ihnen bei Ihren unmittelbaren Anforderungen hilft, während wir weiterhin daran arbeiten, diese Funktionalität in JMP hinzuzufügen!