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Tabellen für Stärke der obersten 2-Faktor-Wechselwirkungen Anpassen des Modells und Ermitteln von wichtigen Prädiktoren mit TreeNet® Regression

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Hinweis

Dieser Befehl ist mit dem Predictive Analytics-Modul verfügbar. Klicken Sie hier, um weitere Informationen zum Aktivieren des Moduls zu erhalten.

Hier finden Sie Anleitungen zur Interpretation der Tabellen zur Stärke der Wechselwirkungen.

Die Tabellen zur Stärke der obersten 2-Faktor-Wechselwirkungen identifizieren die Variablenpaare mit den stärksten Wechselwirkungen. Die Wechselwirkungstabellen zeigen den % des gesamten quadrierten Fehlers und/oder den % des quadrierten Fehlers für die stärksten 2-Faktor-Wechselwirkungen an. Verwenden Sie den % des gesamten quadrierten Fehlers, um die Stärke der Wechselwirkung relativ zur Streuung in den Daten zu beschreiben. Verwenden Sie den Prozentsatz des quadrierten Fehlers für das spezifische Variablenpaar, um die Stärke der Wechselwirkung relativ zur Stärke der Haupteffekte der Variablen zu beschreiben.

Wechselwirkungen sind nicht möglich, wenn eine Struktur nur über 2 Endknoten verfügt. Daher muss die maximale Anzahl der Endknoten pro Baum 3 oder größer sein. Sie können dies im Optionen Unterdialog festlegen.
Hinweis

Minitab zeigt die Wechselwirkungstabellen nicht an, wenn alle Wechselwirkungen einen Prozentsatz des gesamten quadrierten Fehlers oder einen Prozentsatz des quadrierten Fehlers von weniger als 10 % aufweisen.

Interpretation

In diesem Beispiel sind die acht stärksten 2-Faktor-Wechselwirkungen für beide Tabellen identisch. Die Reihenfolge variiert jedoch leicht. In der ersten Tabelle ist die Wechselwirkung wischen „Jahreseinkommen“ und „Front-End-Verhältnis“ die stärkste 2-Faktor-Wechselwirkung. Der Prozentsatz des gesamten quadrierten Fehlers beträgt 11,71977, was bedeutet, dass 11,1977 % des gesamten quadrierten Fehlers durch die Haupteffekte von „Jahreseinkommen“ und „Front-End-Verhältnis“ und ihren 2-Faktor-Wechselwirkungen erklärt wird.

Bei der gleichen 2-Faktor-Wechselwirkung zwischen Jahreseinkommen und Front-End-Verhältnis beträgt der prozentuale quadrierte Fehler für das Prädiktorpaar mit Haupt- und Wechselwirkungseffekten 19,73464 %.

Zu Berechnung: 19,73464% = Komponente 3 / ( Komponente 1 + Komponente 2 + Komponente 3) * 100 %
  • Komponente 1 = der quadrierte Fehler, der durch den ersten Haupteffekt, das Jahreseinkommen, erklärt wird
  • Komponente 2 = der quadrierte Fehler, der durch den zweiten Haupteffekt, das Front-End-Verhältnis, erklärt wird
  • Komponente 3 = der quadrierte Fehler, der durch die Wechselwirkung zwischen „Jahreseinkommen“ und „Front-End-Verhältnis“ und deren Haupteffekten erklärt wird

Stärke der obersten 2-Faktor-Wechselwirkungen

% des gesamten quadrierten FehlersPrädiktor 1Prädiktor 2
11,71977JahreseinkommenFront-End-Verhältnis
9,26333LandkreiskodeStatistisches Kerngebiet
7,78507Statistisches KerngebietJahreseinkommen
5,63338EinkommensquoteFront-End-Verhältnis
4,36461Anzahl EinheitenStatistisches Kerngebiet
1,26633LandkreiskodeAlter Mit-Kreditnehmer
1,14108BelegungskodeLandkreiskode
1,13207LandkreiskodeEinkommen Zählbezirk
Stärke: Prozentsatz des gesamten quadrierten Fehlers, der durch eine 2-Faktor-Wechselwirkung
     erklärt wird
     
% des quadrierten FehlersPrädiktor 1Prädiktor 2
25,21549LandkreiskodeStatistisches Kerngebiet
19,73464JahreseinkommenFront-End-Verhältnis
15,29069LandkreiskodeAlter Mit-Kreditnehmer
14,88112BelegungskodeLandkreiskode
13,80494EinkommensquoteFront-End-Verhältnis
13,39658LandkreiskodeEinkommen Zählbezirk
11,60658Anzahl EinheitenStatistisches Kerngebiet
10,95376Statistisches KerngebietJahreseinkommen
Quadrierter Fehler: Spezifisch für jedes Prädiktorpaar mit Haupt- und Wechselwirkungseffekten
Stärke: Prozentsatz des quadrierten Fehlers, der durch die Wechselwirkung des Paars erklärt
     wird
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