Interprétation des résultats principaux pour la fonction Nuage de points en 3D

Utilisez un nuage de points en 3D pour étudier la relation entre une variable de réponse et deux variables de prédiction. Un nuage de points en 3D est un diagramme tridimensionnel qui permet d'étudier les valeurs de réponse et les conditions d'exploitation souhaitables.

Un nuage de points en 3D contient les éléments suivants :
  • Valeurs de prédicteur sur les axes X et Y.
  • Valeurs de réponse sur l'axe Z.
A l'aide du nuage de points en 3D, vous pouvez uniquement visualiser les valeurs de données réelles, sans interpolation entre les points de données comme c'est le cas dans un graphique de contour ou un diagramme de surface en 3D. Utilisez le graphique pour explorer le sens, l'importance et la linéarité de la relation entre les trois variables :
  • Les points de données qui ont tendance à augmenter ensemble suggèrent une corrélation positive.
  • Les points de données qui ont tendance à augmenter alors que d'autres ont tendance à diminuer suggèrent une corrélation négative.
  • Les valeurs aberrantes sont éloignées du groupe principal de points de données.
Conseil

L'ajout de lignes de projection permet de visualiser la position de chaque point dans un espace tridimensionnel. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Ajout de lignes de projection dans un graphique. Faites pivoter le graphique pour voir le diagramme sous différents angles et étudier les relations possibles dans les données. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Affichage d'un nuage de points en 3D.

Résultats principaux : nuage de points en 3D

Ce nuage de points en 3D présente la relation entre les paramètres de temps et de température utilisés pour cuisiner un dîner froid et la note de qualité attribuée par les testeurs. Un chauffage du plat plus court fournit un produit mal cuit et, donc, des notes indiquant une qualité insuffisante. Toutefois, le chauffage à hautes températures pendant des intervalles plus longs produit également des notes peu élevées car le plat est trop cuit. Les paramètres optimaux semblent se situer entre 400° et 450°, et entre 30 et 36 minutes environ.

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