Spécifier les interactions pour Ajuster le modèle avec Régression TreeNet^®

Lorsque vous choisissez Ajuster le modèle sur le menu Régression TreeNet^®, vous pouvez sélectionner les options d’interaction entre prédicteurs.

Contrôles de l'interaction entre prédicteurs

Sélectionnez les interactions autorisées pendant la croissance de l'arbre.

• Autoriser les interactions dans tout ordre : autorisez toutes les interactions entre prédicteurs.
• Ne pas autoriser d'interaction (modèle additif) : n'autorisez aucune interaction entre prédicteurs. Dans ce cas, Minitab utilise le modèle additif et crée chaque arbre en utilisant une seule variable.
• Sélectionner des interactions entre prédicteurs spécifiques selon l'ordre : autorisez les interactions entre prédicteurs selon l'ordre que vous spécifiez. L'ordre indique le nombre de variables pouvant être utilisées comme séparateurs sur la même branche d'un arbre. Par exemple, un ordre de 2 indique qu'une branche qui est divisée sur la variable X1 peut également l'être sur une autre variable. Différentes branches peuvent être divisées sur différents ensembles de variables. Ainsi, un arbre qui autorise des interactions avec un ordre de 2 peut être divisé sur plus de deux variables, tant qu'aucune branche ne contient plus de deux variables.

  Dans Prédicteurs, indiquez les colonnes contenant les prédicteurs que vous souhaitez autoriser pour les interactions. Si vous ne spécifiez aucun prédicteur, l’analyse prend en compte les interactions entre tous les prédicteurs.

Afficher le tableau de la force des interactions à deux facteurs

Affichez le pourcentage de l'erreur quadratique totale pour les interactions à deux facteurs les plus importantes.

Force en pourcentage d'erreur totale au carré

Sélectionnez cette option pour afficher le pourcentage de l'erreur quadratique totale pour les effets principaux de deux prédicteurs et de leur interaction.

Force en pourcentage d'erreur au carré due à une paire spécifique seulement

Sélectionnez cette option pour afficher le pourcentage d'erreur quadratique des paires de prédicteurs et de l'interaction de la paire.

Par exemple, X1 et X2 représentent deux prédicteurs. Le pourcentage correspond à l'erreur quadratique de l'interaction divisée par l'erreur quadratique de l'interaction X1*X2 et les principaux effets de X1 et X2.