回归模型的因子图示例

技术人员测量了作为太阳热能检验一部分的日照。某能源工程师想要确定如何通过东、南、北各方向焦点的位置来预测日照。

工程师拟合回归模型,然后使用因子图更好地了解效应。

  1. 打开样本数据热能试验.MTW
  2. 选择统计 > 回归 > 回归 > 因子图
  3. 响应中,选择暴晒
  4. 图中包括的变量下,将可用列表移到所选列表。
  5. 单击确定

解释结果

交互作用图显示在“东”和“南”的不同焦点设置组合下,绝缘的拟合均值。此图显示明显的交互作用效应(因为线不平行),这意味着绝缘和“东”之间的关系依赖于“南”的设置。回归分析的结果指示,“东*南”的交互作用效应在统计上显著。

当“南”为高时,“东”值越高,绝缘值越大。但是,当“南”为低时,“东”值越高,绝缘值越小。

主效应图显示在模型中的其他变量保持恒定时,每个连续变量的拟合均值。由于线不水平,因此所有这些变量都存在主效应。回归分析的结果确认所有的主效应在统计上都显著。但是,因为交互作用效应在统计上显著,所以主效应图可能具有误导性。因此,不考虑交互作用效应就无法解释主效应。

使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。  请阅读我们的政策