解釋參數估計我必鬚根據參數估計表確定哪些術語對響應最顯著。 由於估計列下某些術語的負係數，我有點困惑。
分析數據表美國能源部回复：解釋參數估計交互項表示“主效應”、“線性效應”或“附加效應”之上的效應。 負參數表示“拮抗”效應：該模型預測的響應中的正變化比僅從線性項所預期的要小。
似乎有些參數與零沒有顯著差異，因此可以消除這些項。 最佳實踐是刪除最不重要的項（最高 p 值）並評估新模型。 一次刪除一個術語，並評估一組新的估計值和 p 值。
我建議你使用預測刻畫器一旦您選擇了模型來幫助解釋因子和響應之間的關係。
回复：解釋參數估計除了馬克的解釋和推薦，我還有以下幾點想法：
1. 響應變量的變化有多大的實際意義？ 估計值是參數中每個“單位”變化的響應變化量的指標。
2. 我在你的參數估計表中沒有看到截距？ 這通常是數據的平均值。
3. 交互可能難以理解，如何優化它們取決於響應的目標值和實際影響。 交互作用是指一個因素的影響取決於另一個因素。 對於正號 2 因素交互作用，當這些因素具有相同符號（-,- 或 +,+）時，交互作用的效果更大，對於負交互作用，當它們具有相反符號時，效果更大，(-,+或 +,-)。 在得出有關主效應的結論之前評估交互作用是一種很好的做法。 查看交互圖進行評估。
