レバレッジプロットの解釈以下のモデルレバレッジプロットを比較してください。 最初の例では、x値が実際の値からオフセットされていますが、2番目の例では発生していません。
2つの違いは、1つの番号（テーブルを添付）を変更したことだけです。 因子2の214は185になるため、各プロットの左端の2つのx値と右端の2つのx値は等しくなります。
ヘルプガイドを読んで、オフセットは平均の増加と関係があると思いますが、これがファクター1のポイントに影響する理由も、ファクター2の左端の2つのポイントが異なる量でオフセットされている理由もわかりません（それらが同等である場合、1 + ve、1 -ve）。 モデルを人為的に改良しているようです。
提供できるどんな助けも大歓迎です。
アナリティクスRe：レバレッジプロットの解釈ダンが上に投稿したレバレッジプロットの説明はかなり良いです。 覚えておく必要があるのは、これらは残差のプロットです。 したがって、データポイントの変更は、これらのプロットに直接反映されません。 新しいデータポイントを使用して新しいモデルが作成され、新しい残差が計算されます。
Re：レバレッジプロットの解釈1つの変数の値がモデル全体の予測に影響を与える重回帰モデルを作成しています。 応答を固定したまま1つの因子の値を変更すると、因子のCIが確実に変更されます。
Re：レバレッジプロットの解釈たぶん、このスレッドが役立つでしょう。 レバレッジプロットがどのように作成されるかを説明します。Fit Modelプラットフォームで横軸のレバレッジ値がシフトするのはなぜですか？
