承上，我又試了一下用變異數分析來算， ANOVA的結果出來的估計平均值， 想當然爾，與迴歸的係數又不一樣， 但四個attributes中10個level排序是一樣的 那，兩種出來的數值哪一種是較正確呢?(因為得到的數值不一樣) 最後想請問， ANOVA的檢定table會出現每一個變項的type Ⅲss，(METHOD = SSTYPE(3)) 是否可以直接以四個attributes的值為分子 (分別為2，6，5，5) 除以四個attributes的和(2+6+5+5=18)， 就可以得到所謂「解釋相對重要性」?(影響整體喜歡程度的相對重要性) （2/18，6/18，5/18，5/18） 因為我用迴歸時， 此相對重要性算法為 每一個attributes中有各個level係數， 最大值減去最小值的得到的差距，(分別為3，5，4，4) 以此差距做為分子， 四個attributes差距的和為分母，(3+5+4=4=16) 個別的相對重要性就可以算出來(3/16，5/16，4/16，4/16) 兩種算法得到的相對重要性排序上是相同的，但百分比不同， 那一邊的結果才是正確的呢? 希望各位不吝指教 為我解答，幫我解除疑惑。謝謝。 --

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