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Les meilleurs tableaux de principale force des interactions à 2 facteurs pour Ajuster le modèle et Découvrir les prédicteurs principaux avec Régression TreeNet®

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Remarque

Cette commande est disponible avec le Module d'analyse prédictive. Cliquez ici pour plus d'informations sur l'activation du module.

Trouvez des conseils d'interprétation pour les tableaux de force des interactions.

Les tableaux de principale force des interactions à 2 facteurs identifient les paires de variables qui ont les interactions les plus fortes. Les tableaux d'interaction affichent le % de l'erreur quadratique totale et/ou le % de l'erreur quadratique pour les interactions à 2 facteurs les plus fortes. Utilisez le % de l'erreur quadratique totale pour décrire la force de l'interaction par rapport à la variation des données. Utilisez le % de l'erreur quadratique de la paire spécifique de variables pour décrire la force de l’interaction par rapport à la force des principaux effets des variables.

Les interactions ne sont pas possibles lorsqu’un arbre n’a que 2 nœuds terminaux. Donc le maximum de nœuds terminaux par arbre doit être de 3 ou plus. Vous pouvez régler cela sur la sous-boîte de dialogue Options .
Remarque

Minitab n’affiche pas les tableaux d’interaction si toutes les interactions ont un % de l'erreur quadratique totale ou un % de l'erreur quadratique inférieure à 10 %.

Interprétation

Dans cet exemple, les huit interactions à 2 facteurs les plus fortes sont les mêmes pour les deux tableaux ; mais l'ordre varie légèrement. Dans le premier tableau, l’interaction entre le Revenu annuel et le Rapport de frais de logement est l'interaction à 2 facteurs la plus forte. Le pourcentage total de l'erreur quadratique est de 11,71977, ce qui signifie que 11,71977% de l'erreur quadratique totale s'explique par les principaux effets du Revenu annuel et du Rapport de frais de logement et leur effet d’interaction à 2 facteurs.

Pour la même interaction à 2 facteurs entre le Revenu annuel et le Rapport de frais de logement, le pourcentage de l'erreur quadratique pour la paire de prédiction ayant les effets principaux et d'interaction est de 19,73464%.

Pour calculer, 19.73464% = Composant 3 / ( Composant 1 + Composant 2 + Composant 3) * 100 %
  • Composant 1 = l'erreur quadratique expliquée par le premier effet principal, Revenu annuel
  • Composant 2 = l'erreur quadratique expliquée par le deuxième effet principal, Rapport de frais de logement
  • Composant 3 = l'erreur quadratique expliquée par l'interaction entre le Revenu annuel et le Rapport de frais de logement et leurs principaux effets

Régression TreeNet®: Montant du p vs Revenu annue; Rapport de r; ...

Principale force des interaction à deux facteurs % de l'erreur quadratique totale Prédicteur 1 Prédicteur 2 11,71977 Revenu annuel Rapport de frais de 9,26333 Code de comté Zone statistique de 7,78507 Zone statistique de Revenu annuel 5,63338 Rapport de revenu Rapport de frais de 4,36461 Nombre de logements Zone statistique de 1,26633 Code de comté Age du co-emprunteu 1,14108 Code occupation Code de comté 1,13207 Code de comté Revenu de la zone Force : pourcentage de l'erreur quadratique totale expliquée par une interaction à deux facteurs
% de l'erreur quadratique Prédicteur 1 Prédicteur 2 25,21549 Code de comté Zone statistique de 19,73464 Revenu annuel Rapport de frais de 15,29069 Code de comté Age du co-emprunteu 14,88112 Code occupation Code de comté 13,80494 Rapport de revenu Rapport de frais de 13,39658 Code de comté Revenu de la zone 11,60658 Nombre de logements Zone statistique de 10,95376 Zone statistique de Revenu annuel Erreur quadratique : spécifique à chaque paire de prédicteurs avec les effets principaux et d'interaction Force : pourcentage de l'erreur quadratique expliquée par l'interaction paire
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