Der Techniker möchte untersuchen, wie sich mehrere Prädiktoren auf Verfärbungsfehler an Kunstharzteilen auswirken. Da die Antwortvariable die Häufigkeit des Auftretens eines Ereignisses in einem endlichen Beobachtungsraum beschreibt, passt der Techniker ein Poisson-Modell an.
Der Techniker passt das Poisson-Modell an und verwendet ein Konturdiagramm, um die Beziehung zwischen den angepassten Werten der Verfärbungsfehler und den Einstellungen für die Stunden seit der letzten Reinigung und die Durchleitungstemperatur zu veranschaulichen.
- Öffnen Sie die Beispieldaten Harzfehler.MTW.
- Wählen Sie aus.
- Wählen Sie im Feld Antwort den Wert Verfärbungsfehler aus.
- Wählen Sie unter aus Ein Paar von Variablen für einzelnes Diagramm auswählen, und Stunden seit Reinigung X-Achse wählen Sie Temperatur aus Y-Achse aus.
- Klicken Sie auf OK.
Interpretieren der Ergebnisse
Minitab verwendet das gespeicherte Modell, um das Konturdiagramm zu erstellen. Die geringste Anzahl Fehler befindet sich oben links im Diagramm, was höheren Temperaturen und kürzeren Zeiten seit der letzten Reinigung entspricht. Der dritte Prädiktor, „Schraubengröße“, ist ein kategorialer Prädiktor, der im Diagramm nicht angezeigt wird. Minitab hält den Wert für die Schraubengröße beim Berechnen der angepassten Werte der Antwortvariablen für die Fehleranzahl konstant auf „groß“.
Nach der Auswertung dieses Diagramms kann der Analytiker die Schraubengröße von „groß“ in „klein“ ändern und die Anzahl der Fehler im neuen Diagramm als Vergleich heranziehen.
Tipp
Um die Werte der Prädiktoren und der Antwortvariablen für einen beliebigen Punkt in diesem Diagramm zu kommentieren, verwenden Sie Fadenkreuz. Um eine Flagge zu setzen, doppelklicken Sie auf den Plot, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Plot, wählen Sie im angezeigten Menü aus Fadenkreuz und klicken Sie dann auf den Punkt auf dem Plot, den Sie mit Anmerkungen versehen möchten. Verwenden Sie diese Option Prognostizieren , um zu bestimmen, ob diese Punkte ungewöhnlich sind, und um die Genauigkeit der Vorhersagen zu bewerten.
