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為什麼橫坐標槓桿值在擬合模型平台中移動？

提出上述問題的地方有一個古老的討論。答案是查看這個。

https://itunes.apple.com/podcast/applied-statistical-essentials/id20769613

 

但是，當我點擊下面的播客地址時，屏幕顯示連接了很長時間，然後我放棄了。我是不是太不耐煩了，還是那個播客不再可用了？如果是後者，還有其他方法可以理解嗎？

分析回复：為什麼橫坐標槓桿值在 Fit Model 平台中移動？

擔，

非常好。這個簡單的答案是我需要理解的。過去（20 多年前）我曾經在 Splus (R) 中工作並編寫代碼來製作我自己的部分殘差圖。但是，我根據實際 X 值繪製了它們。我從未考慮過您提出的第二點，但我想這樣做是為了嘗試解釋 X 因素之間的交叉相關性。

謝謝，

拍

回复：為什麼橫坐標槓桿值在 Fit Model 平台中移動？

@Dan_Obermiller將其歸結為一個基本事實：它是兩組殘差的散點圖，每組殘差來自不同的模型。 它不是原始變量的圖。

 

您可能會發現此頁面關於槓桿圖如果您需要更多詳細信息，請在 JMP 幫助中進行啟發。

回复：為什麼橫坐標槓桿值在 Fit Model 平台中移動？

也許知道如何構建槓桿圖會有所幫助？

 

考慮一個多元線性回歸模型，其中 Y 作為因變量，X1、X2 和 X3 作為自變量。要為自變量之一（例如 X1）創建槓桿圖，請執行以下操作。
• 在 X2 和 X3 上回歸 Y。 這些殘差是槓桿圖的縱軸。
• 在 X2 和 X3 上回歸 X1。 這些殘差是槓桿圖的水平軸。

 

這來自SAS提供的ANOVA and Regression課程。