Sélectionner les graphiques à afficher pour Etude de stabilité

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Les graphiques que vous pouvez afficher dépendent de la présence ou non d'un facteur de lot et du fait qu'il soit fixe ou aléatoire.

Pas de facteur de lot

Diagramme de durée de stockage
Affichez le diagramme de durée de stockage, qui présente l'évolution linéaire de la réponse au cours du temps.
Valeurs résiduelles pour les diagrammes
Spécifiez le type de valeur résiduelle à afficher dans les graphiques des valeurs résiduelles. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Quels types de valeurs résiduelles sont incluses dans Minitab ?.
  • Standard : représentez les valeurs résiduelles brutes standard.
  • Normalisées : représentez les valeurs résiduelles normalisées.
  • Supprimées : représentez les valeurs résiduelles studentisées supprimées.
Graphiques des valeurs résiduelles
Utilisez les graphiques des valeurs résiduelles pour déterminer si votre modèle satisfait les hypothèses de l'analyse. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Graphiques des valeurs résiduelles dans Minitab.
  • Graphiques individuels : sélectionnez les graphiques des valeurs résiduelles à afficher.
    Histogramme des valeurs résiduelles
    Affichez un histogramme des valeurs résiduelles.
    Droite de Henry des valeurs résiduelles
    Affichez une droite de Henry des valeurs résiduelles.
    Valeurs résiduelles en fonction des valeurs ajustées
    Affichez un diagramme des valeurs résiduelles en fonction des valeurs ajustées.
    Valeurs résiduelles en fonction de l’ordre
    Affichez les valeurs résiduelles en fonction de l'ordre des données. Le numéro de ligne de chaque point de données apparaît sur l'axe des x.
  • Quatre en un : regroupez les quatre graphiques des valeurs résiduelles dans un seul graphique.
Valeurs résiduelles en fonction des variables
Entrez une ou plusieurs variables à représenter en fonction des valeurs résiduelles. Vous pouvez représenter les types de variables suivants :
  • Des variables qui se trouvent déjà dans le modèle en cours, pour rechercher la courbure des valeurs résiduelles.
  • Des variables importantes qui ne se trouvent pas dans le modèle en cours, pour déterminer si elles sont liées à la réponse.

Facteur de lot fixe

Diagramme de durée de stockage
Affichez des diagrammes de durée de stockage, qui présentent l'évolution linéaire de la réponse au cours du temps. Si le lot est un facteur fixe et qu'il est inclus dans le modèle final, vous pouvez définir le nombre de lots à afficher sur le diagramme combiné et indiquer si des diagrammes individuels doivent être affichés pour chaque lot.
Diagrammes combinés
  • Pas de graphique combiné : permet de ne pas afficher de diagrammes présentant plusieurs lots.
  • Graphique combiné pour tous les lots : permet d'afficher tous les lots sur un même diagramme.
  • Graphiques combinés avec 4 lots par graphique : permet de ne pas afficher plus de 4 lots par diagramme. Par exemple, si vous avez 12 lots, Minitab affiche 3 diagrammes comptant 4 lots chacun.
Diagrammes individuels
  • Pas de graphique pour les lots individuels : permet de ne pas afficher de durée de stockage séparée pour chaque lot.
  • Graphiques pour les lots individuels : permet d'afficher un diagramme de durée de stockage pour chaque lot.
Valeurs résiduelles pour les diagrammes
Spécifiez le type de valeur résiduelle à afficher dans les graphiques des valeurs résiduelles. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Quels types de valeurs résiduelles sont incluses dans Minitab ?.
  • Standard : représentez les valeurs résiduelles brutes standard.
  • Normalisées : représentez les valeurs résiduelles normalisées.
  • Supprimées : représentez les valeurs résiduelles studentisées supprimées.
Graphiques des valeurs résiduelles
Utilisez les graphiques des valeurs résiduelles pour déterminer si votre modèle satisfait les hypothèses de l'analyse. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Graphiques des valeurs résiduelles dans Minitab.
  • Graphiques individuels : sélectionnez les graphiques des valeurs résiduelles à afficher.
    Histogramme des valeurs résiduelles
    Affichez un histogramme des valeurs résiduelles.
    Droite de Henry des valeurs résiduelles
    Affichez une droite de Henry des valeurs résiduelles.
    Valeurs résiduelles en fonction des valeurs ajustées
    Affichez un diagramme des valeurs résiduelles en fonction des valeurs ajustées.
    Valeurs résiduelles en fonction de l’ordre
    Affichez les valeurs résiduelles en fonction de l'ordre des données. Le numéro de ligne de chaque point de données apparaît sur l'axe des x.
  • Quatre en un : regroupez les quatre graphiques des valeurs résiduelles dans un seul graphique.
Valeurs résiduelles en fonction des variables
Entrez une ou plusieurs variables à représenter en fonction des valeurs résiduelles. Vous pouvez représenter les types de variables suivants :
  • Des variables qui se trouvent déjà dans le modèle en cours, pour rechercher la courbure des valeurs résiduelles.
  • Des variables importantes qui ne se trouvent pas dans le modèle en cours, pour déterminer si elles sont liées à la réponse.

facteur de lot aléatoire

Diagramme de durée de stockage
Affichez le diagramme de durée de stockage, qui présente l'évolution linéaire de la réponse au cours du temps.
Valeurs résiduelles des graphiques
Vous pouvez spécifier le type de valeurs résiduelles à afficher dans les graphiques des valeurs résiduelles. Pour une étude de stabilité avec un facteur de lot aléatoire, vous pouvez sélectionner des valeurs résiduelles marginales ou conditionnelles. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Valeurs ajustées et valeurs résiduelles marginales en fonction des valeurs ajustées et des valeurs résiduelles conditionnelles.
  • Marginal, standard : les valeurs résiduelles marginales sont la différence entre les valeurs ajustées et les valeurs observées pour un lot sélectionné de manière aléatoire dans la population. Utilisez les valeurs résiduelles marginales pour décrire l'erreur des prévisions pour les nouveaux lots.
  • Marginal, normalisé : permet de créer un diagramme des versions normalisées des valeurs résiduelles marginales. Si une observation a une valeur résiduelle normalisée supérieure à 2, il peut s'agir d'une valeur aberrante dans vos données.
  • Conditionnel, standard : les valeurs résiduelles conditionnelles sont la différence entre les valeurs ajustées et les valeurs observées pour les lots des données échantillons. Vous pouvez utiliser les valeurs résiduelles conditionnelles pour vérifier la normalité des valeurs résiduelles.
  • Conditionnel, normalisé : permet de créer un diagramme des versions normalisées des valeurs résiduelles conditionnelles. Si une observation a une valeur résiduelle normalisée supérieure à 2, il peut s'agir d'une valeur aberrante dans vos données.
Graphiques des valeurs résiduelles
Utilisez les graphiques des valeurs résiduelles pour déterminer si votre modèle satisfait les hypothèses de l'analyse. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Graphiques des valeurs résiduelles dans Minitab.
  • Graphiques individuels : sélectionnez les graphiques des valeurs résiduelles à afficher.
    Histogramme des valeurs résiduelles
    Affichez un histogramme des valeurs résiduelles.
    Droite de Henry des valeurs résiduelles
    Affichez une droite de Henry des valeurs résiduelles.
    Valeurs résiduelles en fonction des valeurs ajustées
    Affichez un diagramme des valeurs résiduelles en fonction des valeurs ajustées.
    Valeurs résiduelles en fonction de l’ordre
    Affichez les valeurs résiduelles en fonction de l'ordre des données. Le numéro de ligne de chaque point de données apparaît sur l'axe des x.
  • Quatre en un : regroupez les quatre graphiques des valeurs résiduelles dans un seul graphique.
Valeurs résiduelles en fonction des variables
Entrez une ou plusieurs variables à représenter en fonction des valeurs résiduelles. Vous pouvez représenter les types de variables suivants :
  • Des variables qui se trouvent déjà dans le modèle en cours, pour rechercher la courbure des valeurs résiduelles.
  • Des variables importantes qui ne se trouvent pas dans le modèle en cours, pour déterminer si elles sont liées à la réponse.
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