Gráficas de dependencia parcial para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet®

Nota

Este comando está disponible con el Módulo de análisis predictivo. Haga doble clic aquí para obtener información sobre cómo activar el módulo.

Utilice las gráficas de dependencia parcial para obtener información sobre cómo las variables o pares de variables importantes afectan las probabilidades estimadas del evento de la respuesta pronosticada.
Minitab grafica la media marginal de las probabilidades de 1/2 logaritmo en función de cada predictor para ayudar a identificar el rango de valores de los predictores que producen probabilidades del evento más altas. Esta relación uno a uno entre ajuste = ½ log (prob. de evento/1 – prob. de evento) y la probabilidad del evento es fácil de interpretar. Por ejemplo, según la gráfica, cuando el ajuste es igual a 0, la probabilidad del evento es 0.5.
Nota

Probabilidades = prob. del evento / (1 - prob del evento)

Para agregar más gráficas de dependencia parcial, haga clic en Select More Predictors to Plot después de la última gráfica de ese tipo en los resultados.

Gráfica de dependencia parcial de un predictor

La gráfica de dependencia parcial de un predictor muestra cómo cambia el ajuste promedio que representa la probabilidad del evento con los cambios en los niveles del predictor.

Esta gráfica ilustra que la probabilidad de un evento de enfermedad cardíaca aumenta a medida que el tipo de defecto cambia de normal a fijo a reversible. La última categoría es donde faltan los datos para esta variable.

La segunda gráfica ilustra que la mayor probabilidad para un evento de enfermedad cardíaca sepresenta con el número de vasos principales coloreados con fluoroscopia entre 1 y 3.

La tercera gráfica ilustra que cuando el tipo de dolor de pecho es 4, las probabilidades promedio de 1/2 logaritmo de la incidencia de enfermedad cardíaca aumentan aproximadamente de un rango de −0.05 y −0.03 a 0.03.

La cuarta gráfica muestra que cuanto más alto es el valor pico anterior, mayor es la probabilidad de tener una enfermedad cardíaca hasta que el valor alcanza 3, entonces la probabilidad se nivela.

La quinta gráfica muestra que a medida que aumenta el ritmo cardíaco máximo, disminuye la probabilidad de un evento.

La última gráfica muestra que la probabilidad de enfermedad cardíaca varía bastante con la edad del paciente.

Gráfica de dependencia parcial de dos predictores

La gráfica de dependencia parcial de dos predictores muestra los efectos de interacción de los predictores graficados en los ajustes. Debido a la relación entre los ajustes y la probabilidad del evento, puede utilizar esta gráfica como ayudar para identificar los valores óptimos de los predictores. La probabilidad del evento aumenta de forma monótona a medida que aumenta el ajuste.

La gráfica de dependencia parcial para dos predictores indica cómo cambiará la respuesta con los cambios en los niveles de los predictores de dos variables importantes. Para los predictores categóricos, Minitab muestra una gráfica de matriz de las diversas relaciones en los diversos niveles de los predictores. Para los predictores continuos, Minitab muestra una gráfica de superficie o una gráfica de contorno de esta relación.

Las gráficas de superficie y de contorno ilustran que la mayor probabilidad de una calificación favorable es con el ritmo cardíaco máximo entre 100 y 120 y el valor pico anterior entre 5 y 6.

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