如何解释分区下的 Prediction Profiler 图该图显示了分区建模练习中 3 个 x 变量级别的预测概率。x 轴是 3 种不同类型的人。 y 轴是让人们从中选择的 40 个对象选项（仅限单选）。我的意图是让具有最大预测概率（圈出）的对象来代表每种人类型。
问题：当它们穿过每个 x 时，单个对象线的形状有什么意义（如果有的话）。 (我在 Profiler 手册中找不到任何线索）。
分析图形其他回复：如何解释分区下的预测刻画器图我不明白你在问什么。 您拟合三个不同且独立的模型（F1、F2、F3），分类预测变量具有 3 个级别。 你的图片太小了，我看不到标签等细节。
回复：如何解释分区下的预测刻画器图标记，
我确实了解对于每个 F 级别（F1、F2、F3），预测概率总和为 1.0。
我还了解到，当我在每个 F 级别上追踪每条线（比如倒 V 形）时，我会得到在我选择的 F 设置下该 y 对象（比如 Shade 31）的概率。
我想问的是，为什么当 F1、F2、F3 的预测概率分别为 0.132、0.055、0.113 时，Shade 31 的倒 V 形？形状必须意味着什么。 它肯定与您指出的较高概率区域的位置（图表的顶部、中间、底部）无关。
回复：如何解释分区下的预测刻画器图概率加起来为 1。 相邻线之间的差异是给定水平的预测概率。 F1 的第一层和第三层似乎对靠近轴顶部的项目具有更高的概率。 F1 的第二层似乎对轴模型中的项目具有更高的概率。 F1 的所有级别对于靠近轴底部的项目都有很小的概率。
选择 F1、F2 或 F3 中第一个级别以外的级别可以更改整体形状。 这种变化表明预测变量之间存在交互作用。
