Beispiel für Konturdiagramm ein Regressionsmodell

Techniker messen den Wärmefluss im Rahmen eines Tests in Bezug auf solarthermische Energie. Ein Energietechniker möchte bestimmen, wie der Wärmefluss anhand der Position der Fokuspunkte in östlicher, südlicher und nördlicher Richtung prognostiziert wird.

Der Techniker passt das Regressionsmodell an und verwendet ein Konturdiagramm, um die Beziehung zwischen den angepassten Werten des Wärmeflusses und den Einstellungen für die Fokuspunkte in östlicher und südlicher Richtung zu veranschaulichen.

  1. Öffnen Sie die Beispieldaten Wärmeenergietest.MTW.
  2. Wählen Sie Statistik > Regression > Regression > Konturdiagramm aus.
  3. Wählen Sie im Feld Antwort die Option Wärmefluss aus.
  4. Wählen Sie unter aus Ein Paar von Variablen für einzelnes Diagramm auswählen, und Ost X-Achse wählen Sie Süd aus Y-Achse aus.
  5. Klicken Sie auf OK.

Interpretieren der Ergebnisse

Minitab verwendet das gespeicherte Modell, um das Konturdiagramm zu erstellen. Die höchsten Werte des Wärmeflusses befinden sich oben rechts im Diagramm, was hohen Werten sowohl für „Ost“ als auch für „Süd“ entspricht. Die niedrigsten Werte des Wärmestroms befinden sich in der unteren linken Ecke des Diagramms, was den niedrigen Werten von Ost und Süd entspricht. Der dritte Prädiktor, Norden, wird im Diagramm nicht angezeigt. Minitab hält den Wert von Nord konstant bei ca. 16,7, wenn die angepassten Ansprechwerte des Wärmestroms berechnet werden. Wenn Sie diesen Haltewert ändern, ändern sich auch die Konturen, in einigen Fällen sogar drastisch.

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.