Consideraciones acerca de los datos para Gráfica de contorno

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al realizar el análisis e interpretar los resultados.

En primer lugar, realice un análisis que ajuste y almacene un modelo

Los diagramas de contorno utilizan un modelo almacenado que se ajusta para una respuesta. Si no ha realizado un análisis que almacene un modelo, no tiene un modelo que utilizar. Para obtener más información, vaya a Revisión general del modelo almacenado.

El modelo debe contener por lo menos dos variables continuas

Si el modelo almacenado no contiene por lo menos dos variables continuas, entonces esta gráfica no estará disponible. Si ajusta el modelo utilizando Ajustar modelo lineal general, entonces solo podrá incluir covariables en esta gráfica. Sin embargo, si ajusta su modelo usando cualquiera de los Analizar diseño factorial dos o Analizar variabilidad, puede representar gráficamente los factores continuos, pero no las covariables.

Nota

Un diseño de mezcla debe tener por lo menos tres variables de componente o por lo menos dos variables de proceso numéricas para crear una gráfica.

Verifique que el modelo cumpla con los supuestos del análisis.

Si el modelo almacenado no cumple con los supuestos del análisis original, la gráfica de contorno puede ser inexacta. Para obtener más información, haga clic en el análisis original a continuación y luego vaya al tema "Consideraciones acerca de los datos" y al tema "Resultados clave".

• Analizar diseño factorial
• Analizar respuesta binaria para diseño factorial
• Analizar diseño de cribado definitivo
• Analizar respuesta binaria para diseño de cribado definitivo
• Analizar variabilidad
• Analizar diseño de superficie de respuesta
• Analizar respuesta binaria para diseño de superficie de respuesta
• Ajustar modelo lineal general
• Ajustar modelo de regresióno Regresión lineal
• Ajustar modelo logístico binario o Regresión logística binaria
• Ajustar modelo de Poisson
• Analizar diseño de mezcla

La configuración de las variables debe ser similar a los datos que usted utilizó para ajustar el modelo

Si utiliza una configuración de variables que no esté dentro del rango de los datos que usó para ajustar el modelo, los valores ajustados pueden ser engañosos. Además, debe usar combinaciones de valores de configuración de las variables que sean similares a las combinaciones que utilizó para ajustar el modelo. Si identifica puntos de interés, puede utilizarlos Predecir para determinar si estos puntos son inusuales en comparación con los datos que utilizó para ajustar el modelo. Predecir también incluye intervalos de predicción en la salida, los cuales se pueden usar para determinar la precisión de las predicciones.

Nota

Para generar predicciones para un diseño de mezcla, elija Estadísticas > DOE > Mezcla > Analizar diseño de mezcla > Predicción.