Ingresar los datos para Optimizador de respuestas

Complete los siguientes pasos para especificar las respuestas que se incluirán en la optimización de las respuestas.

Este cuadro de diálogo varía según el tipo de modelo que se utilizó para ajustar los datos.

Todos los tipos de modelo excepto los diseños de mezcla

Nota

Solo se incluyen en la lista las variables de respuesta con modelos actualizados del mismo tipo de análisis. Si no ve una respuesta que desea, vuelva a ajustar el modelo. Para obtener más información, vaya a Revisión general del modelo almacenado.

  1. Para realizar este análisis en Minitab, vaya al menú que utilizó para ajustar el modelo y elija Optimizador de respuestas. Por ejemplo, si ajustó un modelo de Poisson, elija Estadísticas > Regresión > Regresión de Poisson > Optimizador de respuesta.
  2. En la tabla, en Meta, seleccione una de las siguientes opciones para cada respuesta.
    • No optimizar: No incluir la respuesta en el proceso de optimización.
    • Minimizar: Son preferibles valores más bajos de la respuesta.
    • Objetivo: La respuesta es óptima cuando los valores alcanzan un valor objetivo específico.
    • Maximizar: Son preferibles valores más altos de la respuesta.
    Para obtener más información, vaya a ¿Cuál meta de optimización de respuesta debo usar?.
  3. En Objetivo, para cada respuesta que tenga una meta de alcanzar el valor objetivo, ingrese un valor objetivo.

Diseños de mezcla

  1. Para realizar la optimización de respuestas para un diseño de mezcla, elija Estadísticas > DOE > Mezcla > Optimizador de respuesta.
  2. Mueva las variables que desea incluir en la optimización de respuestas de la lista Disponible a la lista Seleccionado.
  3. En Modelo ajustado en, elija si desea volver a ajustar el modelo en Proporciones o Pseudocomponentes. Para obtener más información, vaya a Escalas de cantidades, proporciones y pseudocomponentes para representar los datos en un diseño de mezclas y ¿Qué es un pseudocomponente?.
  4. Debe hacer clic en Configuración y especificar la meta, los límites, la ponderación y la importancia para cada variable de respuesta para poder realizar el análisis.
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