Especificar las interacciones para Ajustar modelo con Regresión TreeNet®

Módulo de análisis predictivo > Regresión TreeNet® > Ajustar modelo > Interaction
Nota

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

Al elegir Ajustar modelo desde el menú Regresión TreeNet®, puede seleccionar las opciones de interacción del predictor.

Predictor interaction controls
Elija qué interacciones permitir durante el crecimiento del árbol.
  • Allow all order interactions : Permitir todas las interacciones de los predictores.
  • Do not allow any interactions (Additive model) : No permitir interacciones de los predictores. En este caso, Minitab utiliza el modelo aditivo y construye cada árbol utilizando solo una variable.
  • Select specific predictor interactions up to order: Permitir interacciones de los predictores hasta el orden que usted especifique. El orden especifica el número de variables que pueden ser divisores en la misma rama de un árbol. Por ejemplo, un orden de 2 indica que una rama que se divide en la variable X1 puede dividirse en la variable X1 y en una variable más. Diferentes ramas pueden dividirse en diferentes conjuntos de variables. Por lo tanto, un árbol que permite interacciones de orden 2 puede dividirse en más de 2 variables, siempre y cuando ninguna rama contenga más de 2 variables.

    En Predictores, ingrese las columnas que contienen los predictores que desea permitir para las interacciones. Si no ingresa ningún predictor específico, el análisis considera las interacciones entre todos los predictores.

Mostrar tabla de fuerza de interacción de dos factores
Mostrar el porcentaje del error total al cuadrado para las interacciones más fuertes de dos factores.
Fuerza como porcentaje del cuadrado del error total
Seleccione esta opción para mostrar el porcentaje del error total al cuadrado para los efectos principales de dos predictores y su interacción.
Fuerza como porcentaje del cuadrado del error debido a un par específico solamente
Seleccione esta opción para mostrar el porcentaje del error al cuadrado de los pares predictores y la interacción del par.
Por ejemplo, supongamos que X1 y X2 son dos predictores. El porcentaje es el error al cuadrado para la interacción dividido por el error al cuadrado para la interacción X1*X2 y los efectos principales de X1 y X2.
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