Beiträge nach Variablen

Anhand des Diagramms Beiträge nach Variablen können Sie die relative Signifikanz jeder Variable in den Regressionen untersuchen, die im Modell verwendet werden. Die in der Regression verwendeten Variablen und die Zielvariable hängen von der modellierten Funktion ab. Zwei Funktionen können mithilfe einer Regression modelliert werden: der Trend und die Schwankung.

In der folgenden Tabelle wird detailliert dargestellt, welche generierten Variablen und welches Ziel für die Regressionen verwendet werden können:

Modellierte Komponente Mögliche Zielvariable Für die Regression verwendete Variablen
Trend
  • Signal
Datumsfunktionen, das sind Uhrzeit, Quadrat(Uhrzeit), Quadratwurzel(Uhrzeit)
Schwankung
  • Signal
  • Signal - Trend
  • Signal - Trend - Zyklen
Abstandsvariablen zum Ziel

Mithilfe der folgenden vier Diagrammtypen können Sie Beiträge von Variablen visualisieren:

  • Variablenbeiträge
  • Variablengewichtungen
  • Intelligente Variablenbeiträge
  • Intelligente Variablenhöchstbeträge
Diagramm Darstellung
Variablenbeiträge Die relative Wichtigkeit jeder Variablen im erstellten Modell
Variablengewichtungen Die Gewichtungen (im endgültigen Polynom) der normalisierten Variablen
Intelligente Variablenbeiträge Die internen Beiträge der Variablen
Intelligente Variablenhöchstbeträge Die internen Variablenbeiträge beinhalten nur das Maximum ähnlicher Variablen. Beispielsweise wird nur die gebinnte Kodierung der stetigen Variablen "age" angezeigt