Especificar la configuración predeterminada para MARS^®

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Especificar los métodos predeterminados para MARS^®. Los cambios que realice en los valores predeterminados permanecen hasta que los cambie nuevamente, incluso después de salir de Minitab Statistical Software.

Criterio para seleccionar el modelo óptimo

Elija entre los siguientes criterios para seleccionar el número óptimo de funciones básicas para el modelo. Esta selección no afecta a la búsqueda de las funciones básicas. Si los 2 criterios seleccionan el mismo número de funciones base, entonces los modelos de los 2 criterios son los mismos.

R-cuadrado: Seleccione esta opción para mostrar los resultados del modelo con el valor máximo de R cuadrado.
Desviación absoluta media: Seleccione esta opción para mostrar los resultados del modelo con la menor desviación absoluta media.

Interacciones predictoras

Una interacción significa que el efecto de un predictor depende del valor de otros predictores. Por ejemplo, la velocidad a la que el grano se seca en un horno depende del tiempo en el horno, pero el efecto del tiempo depende de la temperatura del horno. Las variables de tiempo y temperatura interactúan.

Order especifica el número de predictores diferentes que pueden estar en una función base. Por ejemplo, un orden de 2 indica que el efecto de un predictor puede depender del valor de 1 otro predictor. Un orden de 3 indica que el efecto de un predictor puede depender del valor de otros 2 predictores. Un orden de 4 indica que el efecto de un predictor puede depender del valor de otros 3 predictores. Las siguientes funciones básicas son un ejemplo de una interacción de orden 3:

BF1 = máx.(0, X₁ − 800)
BF2 = máx.(0, X₂ − 50) * BF1
BF3 = máx.(0, X₃ − 10) * BF 2

Si no permite interacciones, el modelo utiliza el modelo aditivo. Los predictores no interactúan en el modelo aditivo.

Número máximo de funciones de base

El valor predeterminado de 30 funciona bien en la mayoría de los casos. Considere un valor mayor cuando 30 funciones básicas parecen demasiado pequeñas para los datos. Por ejemplo, considere un valor mayor cuando cree que más de 30 predictores son importantes.

Si no está seguro de si 30 es suficiente, revise los resultados iniciales. Por ejemplo, es más probable que un valor mayor mejore el ajuste del modelo si el valor R-cuadrado tiende al alza a medida que el análisis agrega funciones base.

Número mínimo de observaciones entre nudos

Permitir que MARS® elija: El análisis utiliza el tamaño de la muestra y la complejidad del modelo para seleccionar automáticamente un valor. El valor automático funciona bien en la mayoría de los casos.
λ especificado por el usuario: Un valor de 1 indica que los puntos de datos consecutivos son aptos para ser puntos donde cambia la función base. El valor de 1 permite los cambios más rápidos en las predicciones del modelo. Utilice valores más grandes para crear modelos más suaves para explorar relaciones más generales. Estos modelos más suaves a veces son menos precisos en ciertos rangos de datos.

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