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.
- Valeurs de prédicteur sur les axes X et Y.
- Valeurs de réponse sur l'axe Z.
- 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 Lignes de projection. 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 Sélectionner les options d'affichage pour Nuage de points en 3D et Diagramme de surface 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.
