거의 사용되지 않지만 모든 사람이 도구 케이스에 포함해야 하는 매우 강력한 플랫폼에 대한 훌륭한 개요
좋은 데이터 세트와 프리젠테이션. 나는 그것을 사용할 것이다! 고마워 닉
안녕 @HelenaG , 영상이 마음에 드셨다니 다행입니다!
상호 작용의 식별은 영역 전문 지식과 분석 중인 변수에 대한 알려진 과학적/물리적 이해를 통해 가장 잘 수행됩니다.
변수 간의 상호 작용이 잘 이해되지 않는 경우 적합 모델의 "반응 선별" 모델 성격은 개별 상호 작용 항과 반응 변수 간의 강도를 정량화하는 데 효과적입니다.
모형 적합의 "단계별 회귀" 모형 특성은 잠재적 모형에 사용할 최적의 항 조합(예: 주효과, 교호작용..)을 식별하는 데 효과적입니다.
"선형" 모델이라는 용어는 모델의 공식이 구조화되는 방식을 나타내지만 적합 모델의 "응답 선별" 및 "단계적 회귀" 모델 특성을 모두 사용하여 비선형 관계를 탐색할 수도 있습니다.
다항식 항을 추가하여 비선형 효과와 상호 작용을 분석에 포함할 수 있습니다.
모델 맞춤에서 모델 효과 상자에 해당 항을 추가하여 다항식 관계(비선형)를 탐색할 수 있습니다(예: 2차 관계(x1*x1), 3차 관계(x1*x1*x1), 2차 상호작용(x1*) x1*x2)...)
다항식에 대한 자세한 내용과 변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이 되는 방법은 아래의 빠른 비디오를 참조하십시오.
https://community.jmp.com/t5/Short-Videos/Fitting-Polynomial-Models/ta-p/271953
안녕하십니까,
이 비디오가 매우 흥미롭고 도움이 되었습니다! 감사합니다!
다음을 더 잘 이해하고 싶습니다. 상호작용 식별 및 평가(응답 선별 및 단계적 회귀 도구 사용)와 연결된 모든 단계는 선형 가정을 기반으로 합니다. 이것이 맞습니까? 그렇다면 비선형 상호 작용을 확인하기 위한 제안 사항이 있습니까?
미리 감사합니다!
헬레나
