Ejemplo de Analizar respuesta binaria para diseño de superficie de respuesta

Un ingeniero de sala blanca analiza un diseño de superficie de respuesta para determinar cómo el tiempo, la temperatura y la presión de sellado afectan la calidad del sello de las bandejas selladas. La respuesta es binaria —si el sello está intacto o no— en una muestra de 800 sellos de bandejas.

El ingeniero recolecta datos y analiza el diseño para determinar los factores que impactan la resistencia de sellado.

  1. Abra los datos de muestra, SelloBandeja.MTW.
  2. Elija Estadísticas > DOE > Superficie de respuesta > Analizar respuesta binaria.
  3. En Nombre de evento, ingrese Evento.
  4. En Número de eventos, ingrese Selladas.
  5. En Número de ensayos, ingrese Muestras.
  6. Haga clic en Términos.
  7. En Incluir los siguientes términos, elija Cuadrática completa.
  8. Haga clic en Aceptar.
  9. Haga clic en Gráficas.
  10. En Gráficas de residuos, seleccione Cuatro en uno.
  11. Haga clic en Aceptar en cada cuadro de diálogo.

Interpretar los resultados

En la tabla Análisis de varianza, los valores p de Temperatura, Presión y Temperatura*Temperatura son significativos. El ingeniero puede considerar reducir el modelo para eliminar los términos que no son significativos. Para obtener más información, vaya a Reducción del modelo.

El valor R2 de desviación muestra que el modelo explica un 97.47% de la desviación total en la respuesta, lo que indica que el modelo se ajusta bien a los datos.

El diagrama de Pareto de los efectos permite identificar visualmente los efectos importantes y comparar la magnitud relativa de los diversos efectos. Además, usted puede ver que el efecto más grande es Temperatura*Temperatura (BB) porque es el que más se extiende.

Regresión logística binaria de superficie de respuesta: Selladas vs. Tiempo, Temperatura, ...

Método Función de enlace Logit Filas utilizadas 15
Información de respuesta Nombre del Variable Valor Conteo evento Selladas Evento 9637 Evento Sin evento 2363 Muestras Total 12000
Coeficientes codificados EE del Término Coef coef. FIV Constante 3.021 0.384 Tiempo 0.210 0.139 18.53 Temperatura 0.641 0.159 19.53 Presión 0.420 0.211 70.48 Tiempo*Tiempo -0.0735 0.0482 1.01 Temperatura*Temperatura 0.2988 0.0517 1.17 Presión*Presión -0.0022 0.0277 70.24 Tiempo*Temperatura -0.0092 0.0505 1.14 Tiempo*Presión 0.0417 0.0342 18.12 Temperatura*Presión -0.0521 0.0396 19.24
Relaciones de probabilidades para predictores continuos Unidad IC de Relación de de cambio probabilidades 95% Tiempo 1.0 * (*, *) Temperatura 25.0 * (*, *) Presión 7.5 * (*, *) No se calculan relaciones de probabilidades para los predictores que están incluidos en los términos de interacción, porque estas relaciones dependen de los valores de los otros predictores presentes en los términos de interacción..
Resumen del modelo R-cuad. R-cuad. de (ajust) de desviación desviación AIC AICc BIC 97.47% 96.50% 140.64 195.64 147.72
Pruebas de bondad del ajuste Prueba GL Chi-cuadrada Valor p Desviación 5 23.40 0.000 Pearson 5 23.88 0.000 Hosmer-Lemeshow 5 7.47 0.188
Análisis de Varianza Desv. Media Fuente GL ajust. ajust. Chi-cuadrada Valor p Modelo 9 903.478 100.386 903.48 0.000 Tiempo 1 2.303 2.303 2.30 0.129 Temperatura 1 16.388 16.388 16.39 0.000 Presión 1 3.966 3.966 3.97 0.046 Tiempo*Tiempo 1 2.331 2.331 2.33 0.127 Temperatura*Temperatura 1 34.012 34.012 34.01 0.000 Presión*Presión 1 0.006 0.006 0.01 0.937 Tiempo*Temperatura 1 0.033 0.033 0.03 0.856 Tiempo*Presión 1 1.490 1.490 1.49 0.222 Temperatura*Presión 1 1.731 1.731 1.73 0.188 Error 5 23.404 4.681 Total 14 926.882
Ecuación de regresión en unidades no codificadas P(Evento) = exp(Y')/(1 + exp(Y')) Y' = 17.77 + 0.348 Tiempo - 0.1918 Temperatura + 0.1146 Presión - 0.0735 Tiempo*Tiempo + 0.000478 Temperatura*Temperatura - 0.000039 Presión*Presión - 0.00037 Tiempo*Temperatura + 0.00556 Tiempo*Presión - 0.000278 Temperatura*Presión
Ajustes y diagnósticos para observaciones poco comunes Probabilidad Resid Obs observada Ajuste Resid est. 1 0.7113 0.6856 1.5722 4.45 R 3 0.9025 0.8879 1.3370 2.50 R 7 0.9675 0.9565 1.5927 2.17 R 8 0.6737 0.6884 -0.8891 -2.44 R 10 0.5550 0.5660 -0.6265 -2.07 R 11 0.9025 0.9281 -2.6700 -4.20 R 12 0.8413 0.8633 -1.7806 -3.54 R 15 0.7113 0.6892 1.3592 3.64 R Residuo grande R
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