Verwenden Sie diese Option Überlagertes Konturdiagramm, um einen Bereich visuell zu identifizieren, in dem die vorhergesagten Mittelwerte einer oder mehrerer Antwortvariablen in einem akzeptablen Bereich liegen. Anwendungen, in denen mehrere Antwortvariablen vorhanden sind, stellen im Unterschied zu Untersuchungen mit einer einzigen Antwortvariablen größere Herausforderungen dar. Optimale Variablenwerte für eine Antwortvariable können sich äußerst nachteilig auf eine andere Antwortvariable auswirken. Mit Hilfe von überlagerten Konturdiagrammen können Sie visuell Kompromissbereiche zwischen den verschiedenen Antwortvariablen ermitteln.
Jedes überlagerte Konturdiagramm besteht aus einem Paar stetiger Variablen (eine für die x-Achse und eine für die y-Achse). Wenn mehr als zwei stetige Variablen vorhanden sind, werden die zusätzlichen Variablen auf einer festen Stufe gehalten. Alle kategorialen Variablen werden auf einem konstanten Wert gehalten. Konturdiagramme sind daher nur für die festen Stufen der zusätzlichen Variablen gültig. Wenn Sie die Haltestufen ändern, ändern sich auch die Konturen, in einigen Fällen sogar drastisch.
Betrachten Sie das überlagerte Konturdiagramm, insbesondere den weißen Bereich. Hierbei handelt es sich um den zulässigen Bereich. Der zulässige Bereich ist der Bereich, der von den zwei stetigen Variablen bei gegebenen Haltewerten der anderen Variablen gebildet wird, so dass sich die angepassten Werte für jede Antwortvariable innerhalb der entsprechenden Konturen befinden.
Jede Gruppe von Konturen legt die Grenzen der akzeptablen Werte der angepassten Antwortvariablen fest. Die durchgehende Kontur stellt die Untergrenze und die gepunktete Kontur die Obergrenze dar. Die Konturen der einzelnen Antwortvariablen werden in unterschiedlichen Farben dargestellt.
- Mittelwerte für Antwortvariablen, die stetige Messwerte wie Länge oder Gewicht enthalten
- Mittelwerte für Antwortvariablen, die Anzahlen enthalten, die der Poisson-Verteilung folgen, beispielsweise die Anzahl von Fehlern pro Stichprobe
- Wahrscheinlichkeiten für Antwortvariablen, die nur zwei mögliche Ergebnisse enthalten, z. B. „Bestanden“/„Nicht bestanden“
- Standardabweichungen für Modelle, die mit Streuung analysieren angepasst werden
Weitere Informationen zur Interpretation der Ergebnisse für einen Mischungsversuchsplan finden Sie unter Beispiel für Überlagertes Konturdiagramm mit einem Mischungsversuchsplan.
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.
Wichtigste Ergebnisse: Überlagertes Konturdiagramm
In diesem Diagramm sind „Festigkeit“, „Dichte“ und „Isolierung“ die Antwortvariablen. Die Techniker suchen nach Einstellungen für „EinsprTemp“ und „EinsprDruck“, die bei allen drei Antwortvariablen zu Werten innerhalb der Akzeptanzgrenzen führen.
„EinsprTemp“ wird auf der y-Achse, „EinsprDruck“ auf der x-Achse abgetragen. „Material“ ist eine kategoriale Variable, die auf dem Wert „Formel1“ gehalten wird. „AbkühlTemp“ und „MessTemp“ sind stetige Variablen die bei 35 und ungefähr 21,5 gehalten werden.
Der weiße Bereich im Diagramm zeigt die Kombination aus Werten für „EinsprTemp“ und „EinsprDruck“, die bei den gegebenen Werten für die anderen drei Variablen zufriedenstellende angepasste Werte für alle drei Antwortvariablen liefern. Daher sollten alle Variableneinstellungen für „EinsprTemp“ und „EinsprDruck“, die in diesem Bereich liegen, zu einem Produkt mit akzeptablen Mittelwerten der Antwortvariablen führen.
Sie können überlagerte Konturdiagramme in Kombination mit dem Zielgrößenoptimierung verwenden, um die beste Einstellung für jede Variable zu finden.
