解釋參數估計我必須根據參數估計表確定哪些項對回應最為主導。 由於估計列下某些項的負係數，我有點困惑。
進階統計建模消費者與市場研究大規模客製化品質和工藝工程回覆：解釋參數估計我認為這個案例是一個混合實驗。因此截距存在但不明確。
回覆：解釋參數估計除了Mark的解釋和建議之外，我還有以下想法：
1. 反應變數的變化有多少具有實際意義？ 估計值是參數變化每個“單位”時響應將發生多少變化的指標。
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. 互動可能難以理解，如何最佳化互動取決於回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 因子交互作用，當這些因素具有相同的符號（-、- 或+、+）時，交互作用的效果較大；對於負號交互作用，當它們具有相反的符號,(-,+ ) 時，交互作用的效果較大或+、-）。 在得出主要效果的結論之前評估交互作用是一個很好的做法。 查看交互圖以進行評估。
回覆：解釋參數估計交互作用項表示「主效果」、「線性效應」或「加性效應」之上的效應。 負參數表示「拮抗」效應：此模型預測的反應中的正變化小於單獨線性項的預期。
看起來有些參數與零沒有顯著差異，因此可以消除這些項目。 最佳實踐是刪除最不顯著的項目（最高 p 值）並評估新模型。 一次刪除一項，並評估新的一組估計值和 p 值。
我建議您使用預測刻畫器一旦您選擇了模型來幫助解釋因素和反應之間的關係。
