Métodos y fórmulas para la fuerza de interacción principal de 2 factores para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet^®

Supongamos que y son dos variables predictoras. Minitab proporciona dos medidas de las fuerzas de interacciones. Las medidas provienen de los datos de entrenamiento. La primera medida describe la fuerza de la interacción como un porcentaje de la desviación cuadrada de la respuesta total:

La segunda medida describe la fuerza de la interacción como un porcentaje de la desviación cuadrada de la respuesta a partir de las variables en la interacción:

A partir de los datos de entrenamiento, la desviación cuadrada total de la superficie de respuesta es la siguiente:

donde N es el número de filas en los datos de entrenamiento, es el valor ajustado del modelo TreeNet y tiene la siguiente definición:

donde es el número de eventos en los datos de entrenamiento.

El cálculo para la desviación de la interacción requiere el cálculo de la desviación para ambas variables conjuntamente. El cálculo conjunto para las desviaciones tiene la siguiente forma:

donde es el valor ajustado de una superficie de dependencia parcial bivariada. Para el cálculo de este valor ajustado, vaya a Métodos y fórmulas para gráficas de dependencia parcial en Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet®.

El cálculo de la desviación de la interacción elimina los efectos principales del cálculo conjunto:

donde y son valores ajustados provenientes de superficies de dependencia parcial univariadas para y . Para el cálculo de estos valores ajustados, vaya a Métodos y fórmulas para gráficas de dependencia parcial en Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet®.