MARS^® 回帰の交互作用を指定する

予測分析モジュール > MARS® 回帰 > 交互作用

注

このコマンドは、予測分析モジュールで使用できます。モジュールをアクティブにする方法については、ここをクリックしてください。

モデルで考慮する交互作用を選択します。部分依存プロットは、交互作用を考慮する分析には使用できません。

交互作用とは、予測変数の効果が他の予測変数の値に依存することを意味します。たとえば、穀物がオーブンで乾燥する速度はオーブン内の時間に依存しますが、時間の影響はオーブンの温度に依存します。時間と温度の変数は相互作用します。

交互作用の制限により、単一の変数に対して複数の基底関数を使用できます。連続予測変数に線形効果のみを強制するには、分析のに移動しオプション、予測変数の変換を無効にします。

交互作用を許可しない (加法モデル): 予測変数の交互作用を許可しません。この場合、Minitabでは基底関数が相互作用しない加法モデルが使用されます。
すべての交互作用を順番に許可する: 順序は、基底関数に含めることができる異なる予測変数の数を指定します。たとえば、次数 2 は、予測変数の効果が他の 1 つの予測変数の値に依存する可能性があることを示します。次数3は、予測変数の効果が他の2つの予測変数の値に依存する可能性があることを示します。次の基底関数は、次数 3 の相互作用の例です。
- BF1 = 最大(0, X₁ − 800)
- BF2 = 最大(0, X₂ − 50) * BF1
- BF3 = 最大(0, X₃ − 10) * BF 2
次数4は、予測変数の効果が他の3つの予測変数の値に依存する可能性があることを示します。
特定の予測変数の交互作用を順次選択: 順序は、基底関数に含めることができる異なる予測変数の数を指定します。たとえば、次数 2 は、予測変数の効果が他の 1 つの予測変数の値に依存する可能性があることを示します。次数3は、予測変数の効果が他の2つの予測変数の値に依存する可能性があることを示します。次数4は、予測変数の効果が他の3つの予測変数の値に依存する可能性があることを示します。次の基底関数は、次数 3 の相互作用の例です。
- BF1 = 最大(0, X₁ − 800)
- BF2 = 最大(0, X₂ − 50) * BF1
- BF3 = 最大(0, X₃ − 10) * BF 2
予測変数に、交互作用を許容する予測変数が含まれる列を入力します。少なくとも交互作用の順序と同じ数の予測変数を入力します。たとえば、次数2の交互作用を考慮するには、2つ以上の予測変数を入力します。予測変数を指定しない場合、分析ではすべての予測変数間の交互作用が考慮されます。

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注

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