매개변수 상호 작용
여러분, 안녕하세요,
JMP의 상호 작용에 대해 몇 가지 질문이 있습니다.
Y 변수에 대한 다양한 매개변수의 영향을 분석하려고 합니다.
선형 모델과 최소 제곱 회귀에서 매개 변수 간의 상호 작용을 생성합니다.
예를 들어 JMP는 A*B, A*C...와 같은 상호작용을 생성합니다.
첫 번째 질문 : 매개변수 간의 상호작용을 계산하는 다른 도구가 있습니까?
두 번째 질문 : JMP가 A*B 교호작용을 나타낼 때 이 교호작용을 구체적으로 어떻게 특성화합니까? A에 B를 곱한 것과 같지 않습니다.
답변해 주셔서 감사합니다.
진심으로
콘텐츠 구성Re: 매개변수 상호작용내 생각은 다음과 같습니다.
1. 다른 도구가 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다.모델을 구축/분석하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.일반적으로 모델은 적합 모델 플랫폼을 사용하여 분석됩니다.
https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/?os=mac&source=application#page/jmp/model-specification.shtml#ww431146
나는 개인적으로 상호 작용을 시각화하는 것을 좋아하므로 상호 작용 플롯이 매우 유용합니다.
2. JMP에서 상호작용 효과의 추정을 처리하는 방법은 데이터 유형(예: 명목형, 순서형, 연속형)과 데이터 획득 방법에 따라 다릅니다.변수 간의 상호 작용은 일반적으로 통계 분석에서 두 개의 독립 변수의 곱으로 코딩됩니다. 이 관행은 결과에 대한 두 개 이상의 변수가 결합된 효과를 나타내는 상호작용 효과의 개념을 기반으로 합니다.요인의 효과가 다른 요인에 따라 달라지는 경우 이를 교호작용이라고 합니다. 실험에서 연속 변수의 경우 수준은 0을 중심으로 등거리로 코드화됩니다(예: 2수준 요소의 경우 -1, 1).코딩은 계수를 "정규화"하여 분석을 더 쉽게 만듭니다.변수를 코딩하면 실제로 A*B의 상호 작용은 주 효과 A와 B의 곱입니다.
A B A*B
-1 -1 1
1 -1 -1
-1 1 -1
1 1 1
Re: 매개변수 상호작용당신의 답변에 감사드립니다.
1. 도구란 단어 방법을 의미합니다. 매개변수와 그 상호작용을 고려하여 선형 모델을 맞추려고 했습니다. 내 모델의 R 제곱은 0.55이므로 내 변수를 설명하기에 충분하지 않습니다. 그렇기 때문에 상호 작용을 고려하기 위해 내 모델에 의존할 수 없습니다... 그 때 나는 다른 분석 방법을 찾는다.
2. 귀하의 설명과 상호 작용이 어떻게 작동하는지 이해하지만 구체적인 예에서는 어떻게 보일까요?
아래 표:
C=height*weight 매개변수를 생성하는 방법(상호작용 측면에서)
진심으로
죄송합니다. 구체적인 조언을 제공할 수 있는 컨텍스트가 충분하지 않으며 귀하의 데이터는 실험에서 나온 것이 아닙니다.R-스퀘어는 여러 통계 중 하나 모델 구축을 지원하는 데 사용됩니다(델타 R-제곱-R-제곱 조정, RMSE, 잔차, p-값 등).귀하의 데이터 테이블을 보고 약간 혼란스럽습니다...모델링하려는 응답 변수는 무엇입니까?무게입니까(저장된 스크립트에서 적합 모델이 모델링하는 것임)?응답이 체중인 경우 신장*체중의 상호 작용을 모델에 넣지 않을 것입니다(신장은 예측 변수이고 체중은 반응 변수임) 해당 적합 모델에 대해 조정된 R-제곱이 0.649...don'이기 때문에 혼란스럽습니다. .55가 어디에서 왔는지 모르십니까?신장과 체중은 상관관계가 있으며(r=.71) 데이터에 일부 이상치가 있습니다(다변량 및 잔차 모두).
Re: 매개변수 상호작용나는 동의한다 @statman 상호 작용 플롯의 유용성에 대해 설명합니다. 칵테일 파티에서 친구들에게 깊은 인상을 주고 싶다면 항 중 하나에 대해 JMP 예측 프로파일러 슬라이더 막대를 사용하고 한 항을 왼쪽에서 오른쪽으로 그리고 뒤로 밀면서 두 번째 항의 기울기가 변경되는 것을 지켜보십시오.
Re: 매개변수 상호작용당신의 답변에 감사드립니다.
처음 두 점의 발언은 제가 보낸 만화와 관련이 없습니다. 테스트용 만화였습니다. 주제에 대해 배웠고 이제 훨씬 더 명확해졌습니다.
