MARS^® 회귀 분석의 교호작용 지정

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모델에서 고려할 교호작용을 선택합니다. 부분 종속성 그림은 교호작용을 고려하는 분석에 사용할 수 없습니다.

교호작용은 예측 변수의 효과가 다른 예측 변수의 값에 따라 달라진다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 오븐에서 곡물이 건조되는 속도는 오븐에서의 시간에 따라 다르지만 시간의 영향은 오븐의 온도에 따라 다릅니다. 시간 변수와 온도 변수가 상호 작용합니다.

교호작용의 한계는 여전히 단일 변수에 대한 다중 기저 함수를 허용합니다. 계량형 예측 변수가 선형 효과만 갖도록 하려면 분석에 대해 로 이동하여 옵션 예측 변수에 대한 변환을 비활성화하십시오.

교호작용을 허용하지 않음(가법 모형): 예측 변수 교호작용을 허용하지 마십시오. 이 경우 Minitab에서는 기저 함수가 상호 작용하지 않는 가산 모형을 사용합니다.
모든 상호 작용을 순서대로 허용합니다: Order는 기저 함수에 포함될 수 있는 여러 예측 변수의 수를 지정합니다. 예를 들어, 차수가 2이면 예측 변수의 효과가 다른 예측 변수 1개의 값에 따라 달라질 수 있다는 것을 나타냅니다. 차수가 3이면 예측 변수의 효과가 다른 예측 변수 2개 값에 따라 달라질 수 있다는 것을 나타냅니다. 다음 기본 함수는 차수 3의 교호작용의 예입니다.
- BF1 = 최대 (0, X₁ − 800)
- BF2 = 최대 (0, X₂ − 50) * BF1
- BF3 = 최대 (0, X₃ − 10) * BF 2
차수가 4이면 예측 변수의 효과가 다른 예측 변수 3개 값에 따라 달라질 수 있다는 것을 나타냅니다.
최대 차수의 특정 예측 변수 교호작용 선택: Order는 기저 함수에 포함될 수 있는 여러 예측 변수의 수를 지정합니다. 예를 들어, 차수 2는 예측 변수의 효과가 1개의 다른 예측 변수의 값에 종속될 수 있음을 나타냅니다. 차수가 3이면 예측 변수의 효과가 다른 예측 변수 2개 값에 따라 달라질 수 있다는 것을 나타냅니다. 차수가 4이면 예측 변수의 효과가 다른 예측 변수 3개 값에 따라 달라질 수 있다는 것을 나타냅니다. 다음 기본 함수는 차수 3의 교호작용의 예입니다.
- BF1 = 최대 (0, X₁ − 800)
- BF2 = 최대 (0, X₂ − 50) * BF1
- BF3 = 최대 (0, X₃ − 10) * BF 2
예측 변수에 교호작용을 허용하려는 예측 변수가 포함되어 있는 열을 입력합니다. 최소한 교호작용의 순서만큼 예측 변수를 입력합니다. 예를 들어, 차수 2의 교호작용을 고려하려면 예측 변수가 2개 이상 입력하십시오. 예측 변수를 지정하지 않으면 분석에서는 모든 예측 변수 간의 교호작용을 고려합니다.

MARS® 회귀 분석의 교호작용 지정

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