我對我的作業中涉及的一些術語感到有點困惑,如下圖所示:

我理解残差分析背後的主要思想是檢查主要假設是否符合預期.這通常涉及根据擬合值绘製残差並获得一般诊斷的正態概率圖。 该任務特別要求檢查模型是否需要双向互動項(与残差相關)。

我的主要問题是:双向互動術語究竟是什麼? 残差的哪些特征證明了双向互動項的合理性?

最新回復
  • 2019-12-5
    1 #

    来自維基百科: "互動變數"是从原始變數集構造的變數,以試圖表示存在的所有互動或其中的某些部分.在探索性統計分析中,通常使用原始變數的产品作為測試是否相互作用的基础 存在的可能性是在後期替換其他更現實的互動變數。

    根据這个定義,你的残差幅度不会与互動項有顯着差異吗?

  • machine learning:如何训练模型而不是目標我们有一个範圍呢?
  • normal distribution:高維資料集上此事件的說明