요인 모형

모형 적합 플랫폼에서 x 변수(요인)를 모델링하여 기대값 또는 확률을 예측하는 방식은 모형 요인의 핵심입니다.

요인은 x 값과 추정할 모수의 선형 결합으로 예측 방정식에 참여합니다. i가 관측값을 인덱싱하고 j가 모수를 인덱싱하는 연속형 반응 모형의 경우 일반적인 관측값의 가정된 모형 yi는 다음과 같이 작성됩니다.

다음은 각 요소에 대한 설명입니다.

yi - 반응

xij - 데이터의 함수

ei - 관측 불가능한 랜덤 오차 구현

bj - 추정할 미지의 모수

요인 항에서 선형 모형의 x 변수가 구성되는 방식은 각 모델링 유형에 따라 다릅니다. 선형 모형의 x 변수는 교호작용 또는 내포 효과와 같은 복합 효과일 수도 있습니다. 복합 효과는 이후에 자세히 논의됩니다.

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