解释参数估计我必须根据参数估计表确定哪些术语对响应最显着。 由于估计列下某些术语的负系数，我有点困惑。
分析数据表美国能源部回复：解释参数估计交互项表示“主效应”、“线性效应”或“附加效应”之上的效应。 负参数表示“拮抗”效应：该模型预测的响应中的正变化比仅从线性项所预期的要小。
似乎有些参数与零没有显着差异，因此可以消除这些项。 最佳实践是删除最不重要的项（最高 p 值）并评估新模型。 一次删除一个术语，并评估一组新的估计值和 p 值。
我建议你使用预测刻画器一旦您选择了模型来帮助解释因子和响应之间的关系。
回复：解释参数估计除了马克的解释和推荐，我还有以下几点想法：
1. 响应变量的变化有多大的实际意义？ 估计值是参数中每个“单位”变化的响应变化量的指标。
2. 我在你的参数估计表中没有看到截距？ 这通常是数据的平均值。
3. 交互可能难以理解，如何优化它们取决于响应的目标值和实际影响。 交互作用是指一个因素的影响取决于另一个因素。 对于正号 2 因素交互作用，当这些因素具有相同符号（-,- 或 +,+）时，交互作用的效果更大，对于负交互作用，当它们具有相反符号时，效果更大，(-,+或 +,-)。 在得出有关主效应的结论之前评估交互作用是一种很好的做法。 查看交互图进行评估。
