Compare las gráficas de apalancamiento del modelo a continuación. En el primero, los valores de x se compensan con sus valores reales, lo que no sucede en el segundo.
La única diferencia entre los dos es que he cambiado un número - tabla adjunta. Los 214 en el Factor 2 se convierten en 185, de modo que los dos valores de x más a la izquierda y los dos más a la derecha en cada gráfico son iguales.
Al leer las guías de ayuda, supongo que la compensación tiene algo que ver con la media aumentada, pero no entiendo por qué esto afecta los puntos en el Factor 1, ni por qué los dos puntos más a la izquierda del Factor 2 están compensados por diferentes cantidades ( uno +ve, uno -ve) cuando son equivalentes. Parece estar mejorando artificialmente el modelo.
Cualquier ayuda que se pueda ofrecer es muy apreciada.
Está creando un modelo de regresión múltiple donde el valor de una variable afecta la predicción de todo el modelo. Cambiar el valor de un factor manteniendo fija la respuesta definitivamente cambiará el IC de los factores.
Las explicaciones de los diagramas de apalancamiento que Dan publicó anteriormente son bastante buenas. Lo que debe recordar es que estos son gráficos de residuales. Por lo tanto, cambiar los puntos de datos no se refleja directamente en estos gráficos. Se crea un nuevo modelo con los nuevos puntos de datos y luego se calculan nuevos residuos.
Tal vez este hilo ayude. Explica cómo se crean los gráficos de apalancamiento.¿Por qué se desplazan los valores de apalancamiento de abscisas en la plataforma Fit Model?
