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Cómo dibujar un gráfico de regresión lineal multivariante con múltiples líneas según la variable seleccionadaQuería dibujar una gráfica como la de la primera imagen, pero al tener tres variables en un nuevo modelo, mi gráfica se parecía a la de la segunda. ¿Cómo dibujo varias líneas?Análisis y modelado de datos básicosRe: Cómo dibujar un gráfico de regresión lineal multivariante con múltiples líneas según la variable seleccionada

Actualmente, supongo que probablemente tengas una columna de categoría en la función "Color" para asignar a tus puntos de datos tres colores diferentes. Sin embargo, se siguen tratando como el mismo conjunto de datos, por lo que solo se muestra una línea de tendencia.

En lugar de usar la función "Color", arrastre esa variable de categoría a la función "Superposición". Esto debería generar tres conjuntos de puntos y tres líneas de tendencia.

Más información: Zonas gráficas

Re: Cómo dibujar un gráfico de regresión lineal multivariante con múltiples líneas según la variable seleccionada

Oye, entonces hay mucho que adivinar en esta pregunta.

¿Qué plataforma usas? ¿Fit Y by X?

busca esta opción

Re: Cómo dibujar un gráfico de regresión lineal multivariante con múltiples líneas según la variable seleccionada

Personalmente, uso la pestaña "Ajustar modelo", y si solo uso dos variables como efecto del modelo, se generan varias líneas. En la condición, si añado un efecto cruzado (interacción), solo se generan líneas paralelas, lo cual obviamente no es lo que quiero. Si no añado un efecto cruzado, se genera la línea deseada. Sin embargo, todavía no sé cómo añadir varias líneas con más de tres variables. ¡Muchas gracias!

Re: Cómo dibujar un gráfico de regresión lineal multivariante con múltiples líneas según la variable seleccionada

Esta información ayudó mucho a identificar la ubicación del problema : )

Parece que quieres ver una regresión (en realidad, múltiple, como en el gráfico de la izquierda) y te preguntas por qué no las ves en el gráfico de la derecha. El gráfico de la derecha es diferente; ten en cuenta que los valores "iguales" están en los ejes x e y: compara los valores de Y con los valores de Y, es decir, los valores predichos con los valores de "y" reales (gráfico real vs. predicho).

Para una regresión , se coloca un efecto en el eje x y los valores reales en el eje y. Luego, se puede agregar el ajuste del modelo y comparar la regresión con los valores reales.

Para ver múltiples curvas de ajuste en el modelo de ajuste, junto con los valores brutos, puede usar el generador de perfiles de predicción y activar "valores brutos" e interacciones, como se explica en Mejoras del generador de perfiles de predicción en JMP® 18

Quizás ir más allá de lo necesario aquí:
Si existen múltiples efectos e interacciones [la influencia de un efecto cambia según la configuración de otro], no basta con observar un gráfico estático con un conjunto de líneas de ajuste. Existe una interacción compleja entre los efectos. Esto se puede visualizar de diferentes maneras:

• Mejor: Perfilador de predicciones
  El usuario puede elegir configuraciones específicas para cada efecto y comprobar la influencia en el resultado del ajuste.
  Es genial, es interactivo. Pero a veces el usuario quiere ver las interacciones en una gráfica estática.
  Por lo tanto, en JMP18, Prediction Profiler obtuvo las mejoras mencionadas anteriormente...
  
  
  
  
• Vienen de: Interacción Trama
  La idea: trazar varias curvas que ilustren la interacción causada por las variaciones del otro efecto. Representar la interacción en una matriz.
  Sorprendentemente, no existe una definición universal de cómo se crean las curvas (basadas en el ajuste o en los valores de entrada). Por lo tanto, las curvas en los gráficos de interacción pueden tener un aspecto completamente diferente según el software utilizado: JMP, Minitab, Cornerstone, JMP.
  Creación de un gráfico de interacción de dos factores (sin el perfil de matriz completo)
  
  Así es como se ve un gráfico de interacción en JMP:
  
  
  
  
• Como se mencionó anteriormente, en el Perfil de predicción, además de las interacciones, ahora puede agregar puntos de datos sin procesar al gráfico.
  Una desventaja en comparación con el gráfico que mostró es que solo se ve un pequeño subconjunto de los puntos de datos, específicamente: aquellos que pertenecen a las configuraciones actuales de los efectos. [para poder comparar el ajuste con los datos]
  
  Existe un tercer tipo de gráfico que intenta solucionar este problema. Corrige la posición de los puntos de datos ajustando los valores de y según las interacciones ajustadas:
  Gráfico de respuesta ajustada ( https://www.google.com/search?q=gráfico+de+respuesta+ajustado+ )
  Desafortunadamente, este tipo de trama no está disponible en JMP.
  Para obtener dicho gráfico, utilice otros programas como Matlab o Cornerstone.
  
  

Re: Cómo dibujar un gráfico de regresión lineal multivariante con múltiples líneas según la variable seleccionada

En su explicación usted dice que hay "3 variables en el modelo" - en el gráfico de la izquierda, muestra 3 líneas de regresión que apuntan a: 1 variable continua y 1 variable discreta (con 3 niveles).

Si tienes algo de tiempo...
Nos ayudará cuando vaya a la carpeta de datos de muestras y elija un conjunto de datos que tenga una estructura similar a su conjunto de datos real.
Luego podemos ver su configuración en la plataforma del modelo de ajuste y sugerir qué tipo de gráfico es el más adecuado...