Exemple de la fonction Graphique de contour avec un modèle de régression de Poisson

L'ingénieur souhaite étudier l'effet de plusieurs prédicteurs sur les défauts de décoloration des pièces en résine. La variable de réponse indiquant le nombre d'occurrences d'un événement dans un espace d'observation fini, il ajuste un modèle de Poisson.

L'ingénieur ajuste le modèle de Poisson et utilise un graphique de contour pour illustrer la relation entre les valeurs ajustées des défauts de décoloration et les paramètres relatifs aux heures depuis le dernier nettoyage et à la température de transfert.

  1. Ouvrez le fichier de données échantillons, DéfautsRésine.MTW.
  2. Sélectionnez Stat > Régression > Régression de Poisson > Graphique de contour.
  3. Dans Réponse, sélectionnez Défauts décoloration.
  4. Sous Sélectionner une paire de variables pour un diagramme unique, sélectionnez Heures depuis nettoyage dans Axe des X et sélectionnez Température dans Axe des Y.
  5. Cliquez sur OK.

Interprétation des résultats

Pour créer le graphique de contour, Minitab utilise le modèle stocké. Le nombre de défauts le plus faible se trouve dans le coin supérieur gauche du graphique, ce qui correspond à des températures plus élevées et à des durées plus courtes depuis le dernier nettoyage. Le troisième prédicteur, Taille de vis, est un prédicteur de catégorie qui n'est pas affiché sur le graphique. Minitab maintient la valeur de la taille de vis sur "grande" lors du calcul des valeurs de réponse ajustées du nombre de défauts.

Après avoir évalué ce diagramme, l'analyste peut remplacer la taille de vis "grande" par la taille "petite", et comparer le nombre de défauts sur le nouveau graphique.

Conseil

Pour annoter les valeurs des prédicteurs et les réponses pour n'importe quel point de ce graphique, utilisez Mettre un repère. Pour mettre un repère, cliquez avec le bouton droit de la souris sur le graphique, sélectionnez Mettre un repère dans le menu qui apparaît, puis cliquez sur le point du graphique à annoter. Utilisez la fonction Prévoir pour déterminer si ces points sont aberrants et pour évaluer la précision des prévisions.

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