Observations relatives aux données pour la fonction Graphique de contour superposé

Pour garantir la validité de vos résultats, suivez les consignes suivantes lorsque vous effectuez une analyse et interprétez vos résultats.

D'abord, effectuez une analyse qui ajuste et stocke un modèle.
Les graphiques de contour superposés utilisent le modèle stocké le plus récent que vous avez ajusté pour une réponse. Si vous avez effectué une analyse qui ne stocke pas automatiquement un modèle, vous ne disposez d'aucun modèle à utiliser. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Présentation du modèle stocké.
Le modèle doit contenir au moins deux variables continues.

Si le modèle stocké ne contient pas au moins deux variables continues, ce diagramme n'est pas disponible. Si vous ajustez le modèle avec la fonction Ajuster le modèle linéaire général, vous pouvez inclure uniquement des covariables dans ce diagramme. Toutefois, si vous ajustez le modèle en utilisant la fonction Analyser un plan factoriel ou Analyser la variabilité, vous pouvez représenter graphiquement les facteurs continus, mais pas les covariables.

Remarque

Pour créer un graphique, un plan de mélange doit comporter au moins trois variables de composante ou au moins deux variables de procédé numériques.

Vérifier que les modèles respectent les hypothèses de l'analyse
Si les modèles stockés ne respectent pas les hypothèses de l'analyse d'origine, le graphique de contour superposé peut être inexact. Pour plus d'informations, cliquez sur l'analyse d'origine ci-dessous, puis reportez-vous aux rubriques "Observations relatives aux données" et "Résultats principaux".
Les paramètres des variables doivent être semblables aux données que vous avez utilisées pour ajuster le modèle.
Si vous utilisez le modèle avec des paramètres de variables qui ne sont pas compris dans l'étendue des données utilisées pour ajuster le modèle, les valeurs ajustées risquent d'être trompeuses. De plus, vous devez utiliser des combinaisons de paramètres de variables qui sont semblables aux combinaisons que vous avez utilisées pour ajuster le modèle. Si vous identifiez des points d'intérêt, vous pouvez utiliser la fonction Prévoir pour déterminer si ces points sont aberrants par rapport aux données utilisées pour ajuster le modèle. La fonction Prévoir inclut également des intervalles de prévision dans les résultats, que vous pouvez utiliser pour déterminer la précision des prévisions.
Remarque

Pour générer des prévisions pour un plan de mélange, sélectionnez Stat > DOE (plan d'expériences) > Mélange > Analyser un plan de mélange > Prévision.

En utilisant ce site, vous acceptez l'utilisation de cookies à des fins d'analyse et de personnalisation du contenu.  Lisez notre politique