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So zeichnen Sie ein multivariates lineares Regressionsdiagramm mit mehreren Linien basierend auf der ausgewählten VariablenIch möchte ein Diagramm wie im ersten Bild zeichnen, aber wenn ich drei Variablen in einem neuen Modell habe, sieht mein Diagramm wie das zweite aus. Wie zeichne ich mehrere Linien?Grundlegende Datenanalyse und -modellierungBetreff: So zeichnen Sie ein multivariates lineares Regressionsdiagramm mit mehreren Linien basierend auf der ausgewählten Variablen

Derzeit verfügen Sie vermutlich über eine Kategoriespalte in der Rolle „Farbe“, um Ihren Datenpunkten drei verschiedene Farben zuzuweisen. Sie werden jedoch weiterhin als derselbe Datensatz behandelt, sodass nur eine Trendlinie angezeigt wird.

Anstatt die Rolle „Farbe“ zu verwenden, ziehen Sie die Kategorievariable in die Rolle „Überlagerung“. Dadurch sollten drei Punktsätze und drei Trendlinien entstehen.

Weitere Informationen: Graphzonen

Betreff: So zeichnen Sie ein multivariates lineares Regressionsdiagramm mit mehreren Linien basierend auf der ausgewählten Variablen

Hey, bei dieser Frage gibt es also eine Menge zu erraten.

Welche Plattform verwenden Sie? Passen Sie Y an X an?

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Betreff: So zeichnen Sie ein multivariates lineares Regressionsdiagramm mit mehreren Linien basierend auf der ausgewählten Variablen

Ich persönlich verwende die Registerkarte „Modell anpassen“. Wenn ich nur zwei Variablen als Modelleffekt verwende, werden mehrere Linien erzeugt. Wenn ich in der Bedingung einen Kreuzeffekt (Interaktion) hinzufüge, werden nur parallele Linien erzeugt, was offensichtlich nicht mein Ziel ist. Wenn ich keinen Kreuzeffekt hinzufüge, werden die gewünschten Linien erzeugt. Ich weiß jedoch immer noch nicht, wie ich mehrere Linien mit mehr als drei Variablen hinzufügen kann. Vielen Dank!

Betreff: So zeichnen Sie ein multivariates lineares Regressionsdiagramm mit mehreren Linien basierend auf der ausgewählten Variablen

Diese Informationen haben sehr dabei geholfen, den Ort des Problems zu identifizieren : )

Sie möchten anscheinend eine Regression sehen (genauer gesagt: mehrere, wie im Diagramm links) – und fragen sich, warum Sie diese nicht im Diagramm rechts sehen. Das Diagramm rechts ist etwas anders – bitte beachten Sie, dass auf der x- und y-Achse die „gleichen“ Werte stehen: Es vergleicht Y-Werte mit Y-Werten – die vorhergesagten Werte mit den tatsächlichen „y“-Werten (Diagramm „tatsächlich vs. vorhergesagt“).

Bei einer Regression trägt man einen Effekt auf die x-Achse und die tatsächlichen Werte auf die y-Achse. Anschließend kann man die Modellanpassung hinzufügen und die Regression mit den tatsächlichen Werten vergleichen.

Um mehrere Anpassungskurven im Fit-Modell zusammen mit den Rohwerten anzuzeigen, können Sie den Vorhersageprofiler verwenden und „Rohwerte“ und „Interaktionen“ aktivieren, wie in den Verbesserungen des Vorhersageprofilers in JMP® 18 erläutert.

Vielleicht geht es hier über das Notwendige hinaus:
Wenn mehrere Effekte vorliegen und Wechselwirkungen bestehen (der Einfluss eines Effekts ändert sich je nach Einstellung eines anderen Effekts), reicht es nicht aus, ein statisches Diagramm mit einer Reihe von Anpassungslinien zu betrachten. Es besteht ein komplexes Zusammenspiel der Effekte. Dies kann auf verschiedene Arten visualisiert werden:

• am besten: Vorhersage-Profiler
  Der Benutzer kann für jeden Effekt spezifische Einstellungen wählen und den Einfluss auf das Anpassungsergebnis überprüfen.
  es ist cool, es ist interaktiv. Aber manchmal möchte der Benutzer die Interaktionen in einem statischen Diagramm sehen.
  Daher erhielt Prediction Profiler in JMP18 die oben genannten Verbesserungen ...
  
  
  
  
• Sie kamen aus: Interaktionsdiagramm
  Die Idee: Zeichnen Sie mehrere Kurven, die die Wechselwirkung zwischen den Variationen des anderen Effekts veranschaulichen. Stellen Sie das Zusammenspiel in einer Matrix dar.
  Überraschenderweise gibt es keine allgemeingültige Definition, wie die Kurven erstellt werden (basierend auf der Anpassung oder basierend auf den Eingabewerten). Daher können die Kurven in Interaktionsdiagrammen je nach verwendeter Software (JMP, Minitab, Cornerstone, JMP) völlig unterschiedlich aussehen.
  Erstellen eines Zwei-Faktor-Interaktionsdiagramms (ohne das vollständige Matrixprofil)
  
  So sieht ein Interaktionsdiagramm in JMP aus:
  
  
  
  
• Wie oben erwähnt, können Sie im Vorhersageprofil jetzt zusätzlich zu den Interaktionen Rohdatenpunkte zum Diagramm hinzufügen.
  Ein Nachteil gegenüber dem von Ihnen gezeigten Diagramm besteht darin, dass man nur eine kleine Teilmenge der Datenpunkte sieht, nämlich diejenigen, die zu den aktuellen Einstellungen der Effekte gehören. [um die Anpassung mit den Daten vergleichen zu können]
  
  Es gibt einen dritten Diagrammtyp, der dieses Problem zu beheben versucht. Er korrigiert die Position der Datenpunkte, indem er die y-Werte entsprechend den angepassten Interaktionen anpasst:
  Angepasstes Antwortdiagramm ( https://www.google.com/search?q=adjusted+response+graph+ )
  leider ist dieser Diagrammtyp in JMP nicht verfügbar.
  Um ein solches Diagramm zu erhalten, verwenden Sie bitte andere Programme wie Matlab oder Cornerstone.
  
  

Betreff: So zeichnen Sie ein multivariates lineares Regressionsdiagramm mit mehreren Linien basierend auf der ausgewählten Variablen

In Ihrer Erklärung sagen Sie, dass es „3 Variablen im Modell“ gibt – im Diagramm links zeigen Sie 3 Regressionslinien, die auf Folgendes hinweisen: 1 kontinuierliche Variable und 1 diskrete Variable (mit 3 Ebenen).

Wenn Sie etwas Zeit haben ...
Es ist hilfreich für uns, wenn Sie zum Beispieldatenordner gehen und einen Datensatz auswählen, dessen Struktur Ihrem tatsächlichen Datensatz ähnelt.
Dann können wir uns Ihre Einstellungen in der Fit-Model-Plattform ansehen und Ihnen vorschlagen, welcher Plottyp am besten geeignet ist …