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 番目の例ではこのようなことは起こりません。
2 つの間の唯一の違いは、添付の表の番号を 1 つ変更したことです。 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。
ヘルプガイドを読むと、オフセットは平均の増加と関係があるのではないかと思いますが、これがなぜ因子 1 の点に影響するのか、またなぜ因子 2 の左端の 2 つの点が異なる量だけオフセットされるのかわかりません ( 1 つの +ve、1 つの -ve) が等しい場合。 モデルを人為的に改良しているようです。
ご提供できるあらゆるサポートをいただければ幸いです。
品質およびプロセスエンジニアリング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 が確実に変化します。
Re: レバレッジプロットの解釈Dan が上に投稿した Leverage プロットの説明は非常に優れています。 覚えておく必要があるのは、これらは残差のプロットであるということです。 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の作成方法について説明します。Fit Model プラットフォームで横軸のレバレッジ値がシフトされるのはなぜですか?
