Comment interpréter le graphique Prediction Profiler sous PartitionnementL'image montre les probabilités de prédiction pour 3 niveaux de variable x à partir d'un exercice de modélisation de partitionnement.L'axe des x représente 3 types de personnes différents. L'axe y représente les 40 options d'objets parmi lesquelles les personnes devaient choisir (sélection unique uniquement).Mon intention est d'avoir l'objet avec la plus grande probabilité prédite (encerclé) pour représenter chaque type de personnes.
Question : Quelle est la signification, le cas échéant, de la forme des lignes d'objet individuelles lorsqu'elles traversent chaque x. ( Je n'ai trouvé aucun indice dans le manuel de Profiler).
AnalytiqueGraphiqueAutreRe : Comment interpréter le graphique Prediction Profiler sous PartitionnementJe ne comprends pas ce que vous demandez. Vous ajustez trois modèles différents et séparés (F1, F2, F3) et le prédicteur catégoriel a 3 niveaux. Votre image est si petite que je ne peux pas voir les détails tels que les étiquettes.
Re : Comment interpréter le graphique Prediction Profiler sous PartitionnementMarquer,
Je comprends que pour chaque niveau F (F1, F2, F3), les probabilités prédites totalisent 1,0.
Je comprends également que lorsque je trace chaque ligne (par exemple, la forme en V inversé) sur chaque niveau F, on me donne la probabilité pour cet objet y (par exemple Shade 31) au réglage F que je choisis.
Ce que je me demande, c'est pourquoi, par exemple, la forme en V inversé de la teinte 31 lorsque les probabilités prédites sont de 0,132, 0,055, 0,113 respectivement à F1, F2, F3 ?La forme doit signifier quelque chose. Cela ne semble certainement pas corrélé à l'emplacement (haut, milieu, bas du graphique) des régions à probabilité plus élevée que vous signalez.
Re : Comment interpréter le graphique Prediction Profiler sous PartitionnementLes probabilités s'ajoutent à 1. La différence entre les lignes adjacentes est la probabilité prédite pour un niveau donné. Les premier et troisième niveaux de F1 semblent avoir des probabilités plus élevées pour les éléments proches du haut de l'axe. Le deuxième niveau de F1 semble avoir des probabilités plus élevées pour les éléments du modèle de l'axe. Tous les niveaux de F1 ont de petites probabilités pour les éléments proches du bas de l'axe.
La sélection d'un niveau autre que le premier parmi F1, F2 ou F3 peut modifier les formes générales. Ce type de changement indique qu'il existe une interaction entre les prédicteurs.
