excellent aperçu des plates-formes rarement utilisées mais incroyablement puissantes que tout le monde devrait avoir dans sa mallette à outils
Bel ensemble de données et présentation. je vais l'utiliser ! Merci Nick
Salut @HelenaG , je suis ravie que la vidéo vous ait plu !
L'identification des interactions est mieux réalisée grâce à l'expertise du domaine et à une compréhension scientifique/physique connue des variables analysées.
Lorsque les interactions entre les variables ne sont pas bien comprises, la personnalité du modèle "Response Screening" dans Fit Model fonctionne bien pour quantifier la force entre les termes d'interaction individuels et la variable de réponse.
La personnalité du modèle "Régression pas à pas" dans Fit Model fonctionne bien pour identifier la meilleure combinaison de termes (Ex : effets principaux, interactions...) à utiliser pour un modèle potentiel.
Le terme modèle "linéaire" fait référence à la façon dont la formule du modèle est structurée, mais les personnalités des modèles "Response Screening" et "Stepwise Regression" dans Fit Model peuvent également être utilisées pour explorer des relations non linéaires.
Nous pouvons inclure des effets et des interactions non linéaires dans une analyse en ajoutant des termes polynomiaux.
Dans Ajuster le modèle, vous pouvez explorer toutes les relations polynomiales (non linéaires) en ajoutant le terme correspondant dans la zone Effets du modèle (Ex : Relation quadratique (x1*x1), Relation cubique (x1*x1*x1), Interaction quadratique (x1* x1*x2)...)
Pour plus d'informations sur les polynômes et sur la manière dont ils peuvent aider à comprendre les relations entre les variables, veuillez regarder la courte vidéo ci-dessous :
https://community.jmp.com/t5/Short-Videos/Fitting-Polynomial-Models/ta-p/271953
Bonjour,
J'ai trouvé cette vidéo très intéressante et utile! Merci pour ça!
J'aimerais mieux comprendre ce qui suit : toutes les étapes liées à l'identification et à l'évaluation des interactions (avec les outils de dépistage des réponses et de régression pas à pas) sont basées sur une hypothèse linéaire - est-ce exact ? Si oui, y a-t-il une suggestion pour vérifier les interactions non linéaires ?
Merci d'avance!
Hélène
