Especifique as configurações padrão para Regressão MARS^®

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Especifique os métodos padrão para Regressão MARS^®. As alterações feitas nos padrões permanecem até que você as altere novamente, mesmo depois de sair do Minitab Statistical Software.

Critério para seleção da modelo ótimo

Escolha entre os seguintes critérios para selecionar o número ideal de funções de base para o modelo. Essa seleção não afeta a pesquisa das funções de base. Se os 2 critérios selecionarem o mesmo número de funções de base, os modelos dos 2 critérios serão os mesmos.

R-quadrado: Selecione essa opção para exibir os resultados do modelo com o valor máximo de R ao quadrado.
Desvio absoluto da média: Selecione essa opção para exibir os resultados do modelo com o menor desvio absoluto médio.

Interações com preditores

Uma interação significa que o efeito de um preditor depende do valor de outros preditores. Por exemplo, a taxa na qual o grão seca em um forno depende do tempo no forno, mas o efeito do tempo depende da temperatura do forno. As variáveis de tempo e temperatura interagem.

Order especifica o número de preditores diferentes que podem estar em uma função base. Por exemplo, uma ordem de 2 indica que o efeito de um preditor pode depender do valor de 1 outro preditor. Uma ordem de 3 indica que o efeito de um preditor pode depender do valor de 2 outros preditores. Uma ordem de 4 indica que o efeito de um preditor pode depender do valor de 3 outros preditores. As seguintes funções de base são um exemplo de uma interação de ordem 3:

BF1 = máx(0, X₁ − 800)
BF2 = máx(0, X₂ − 50) * BF1
BF3 = máx(0, X₃ − 10) * BF 2

Se você não permitir interações, o modelo usará o modelo aditivo. Os preditores não interagem no modelo aditivo.

Número máximo de funções base

Especifique o número de réplicas O valor padrão de 30 funciona bem na maioria dos casos. Considere um valor maior quando 30 funções de base parecerem muito pequenas para os dados. Por exemplo, considere um valor maior quando você acredita que mais de 30 preditores são importantes.

Se você não tiver certeza se 30 é suficiente, revise os resultados iniciais. Por exemplo, é mais provável que um valor maior melhore o ajuste do modelo se o valor do quadrado R tende para cima à medida que a análise adiciona funções de base.

Número mínimo de observações entre nós

Permitir que a MARS® escolha: A análise usa o tamanho da amostra e a complexidade do modelo para selecionar automaticamente um valor. O valor automático funciona bem na maioria dos casos.
λ especificado pelo usuário: Um valor de 1 indica que pontos de dados consecutivos são elegíveis para serem pontos em que a função de base é alterada. O valor de 1 permite as mudanças mais rápidas nas previsões do modelo. Use valores maiores para criar modelos mais suaves para explorar relacionamentos mais gerais. Esses modelos mais suaves às vezes são menos precisos em certos intervalos dos dados.

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