Ejemplo de Optimizador de respuestas con modelos de regresión

Los técnicos miden el flujo de calor y la insolación como parte de una prueba de energía térmica. Un ingeniero de energía desea determinar cuánto flujo de calor y cuánta insolación predice la posición de los puntos focales Este, Sur y Norte.

El ingeniero desea disponer los puntos focales para recibir una cantidad objetivo de radiación solar y al mismo tiempo generar una cantidad objetivo de calor. El ingeniero ajusta modelos de regresión para ambas respuestas y utiliza Optimizador de respuestas para encontrar la configuración de los predictores que produzca valores aceptables para ambas respuestas: Flujo de calor e Insolación.

  1. Abra los datos de muestra, PruebaEnergTérm.MTW.
  2. Elija Estadísticas > Regresión > Regresión > Optimizador de respuesta.
  3. En la fila Insolación, seleccione Objetivo en Meta, e ingrese 750 en Objetivo.
  4. En la fila FlujoCalor, seleccione Objetivo en Meta, e ingrese 200 en Objetivo.
  5. Haga clic en Aceptar.

Interpretar los resultados

Minitab utiliza los dos modelos almacenados para calcular la configuración de los predictores que optimice los valores de ambas variables de respuesta. La deseabilidad combinada o compuesta de estas dos respuestas es 1, lo que indica una solución excelente.

El ingeniero decide establecer los puntos focales en los valores que se muestran en la gráfica. Es decir, establece Este en 32.2129, Sur en 34.9758 y Norte en 18.3831. La salida de la ventana Sesión indica que las respuestas pronosticadas para esta configuración son 750.0 para Insolación y 200.00 para FlujoCalor. Los intervalos de predicción indican la precisión de estas predicciones.

Puede ajustar la configuración de los factores de esta solución inicial directamente en la gráfica. Mueva las barras verticales para cambiar la configuración de los factores y ver cómo cambian la deseabilidad individual (d) de las respuestas y la deseabilidad compuesta.

Optimización de respuesta: Insolación, FlujoCalor

Parámetros Respuesta Meta Inferior Objetivo Superior Ponderación Importancia Insolación Objetivo 568.55 750 909.45 1 1 FlujoCalor Objetivo 181.50 200 278.70 1 1
Solución Insolación FlujoCalor Deseabilidad Solución Este Sur Norte Ajuste Ajuste compuesta 1 32.2129 34.9758 18.3831 750 200 1
Predicción de respuesta múltiple Valor de Variable configuración Este 32.2129 Sur 34.9758 Norte 18.3831
EE de Respuesta Ajuste ajuste IC de 95% IP de 95% Insolación 750.0 34.3 ( 679.3, 820.7) ( 621.8, 878.2) FlujoCalor 200.00 5.14 (189.41, 210.59) (179.37, 220.63)
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