Comparez les graphiques de levier du modèle ci-dessous. Dans le premier cas, les valeurs x sont décalées par rapport à leurs valeurs réelles, ce qui ne se produit pas dans le second.
La seule différence entre les deux est que j'ai modifié un numéro - tableau ci-joint. Les 214 du facteur 2 deviennent 185, de sorte que les deux valeurs x les plus à gauche et les deux valeurs x les plus à droite de chaque tracé soient égales.
En lisant les guides d'aide, je suppose que le décalage est lié à l'augmentation de la moyenne, mais je ne comprends pas pourquoi cela affecte les points du facteur 1, ni pourquoi les deux points les plus à gauche du facteur 2 sont compensés par des montants différents ( un +ve, un -ve) lorsqu'ils sont équivalents. Cela semble améliorer artificiellement le modèle.
Toute aide qui peut être offerte est très appréciée.
Vous créez un modèle de régression multiple dans lequel la valeur d'une variable affecte la prédiction de l'ensemble du modèle. Changer la valeur d'un facteur tout en maintenant la réponse fixe modifiera définitivement l'IC des facteurs.
Les explications des tracés de levier que Dan a publiées ci-dessus sont plutôt bonnes. Ce dont vous devez vous rappeler, c'est qu'il s'agit de tracés de résidus. Ainsi, les changements de points de données ne se reflètent pas directement sur ces graphiques. Un nouveau modèle est créé avec les nouveaux points de données, puis de nouveaux résidus sont calculés.
Peut-être que ce fil aidera. Il explique comment les tracés de levier sont créés.Pourquoi les valeurs de levier en abscisse sont-elles décalées dans la plateforme Fit Model ?
