Des ingénieurs qualité veulent améliorer un procédé de confection de bretzels. La couleur est un critère de qualité essentiel. Ils utilisent un plan de criblage définitif pour déterminer les facteurs pouvant avoir un effet sur la couleur des bretzels. Pour l'expérience, les contrôleurs trient rapidement de petits lots de bretzels dans deux catégories : conforme et non conforme.
- Ouvrez le fichier de données échantillons, CouleurBretzels.MTW.
- Sélectionnez
- Dans la zone Nom d'événement, saisissez Evénement.
- Dans la zone Nombre d'événements, saisissez Couleur correcte.
- Dans la zone Nombre d'essais, saisissez Essais.
- Cliquez sur Termes.
- Dans Inclure les termes suivants, sélectionnez Quadratique complet. Cliquez sur OK.
- Cliquez sur Pas à pas.
- Dans Méthode, sélectionnez Critères d'informations ascendantes.
- Cliquez sur OK dans chaque boîte de dialogue.
Interprétation des résultats
Le diagramme de Pareto montre les barres des termes issus du meilleur modèle selon le critère AICc. Deux effets principaux se trouvent dans le modèle : Temps de cuisson (E) et Température de cuisson 2 (H). Le modèle inclut également le terme au carré pour Temps de cuisson et l'effet de l'interaction entre les deux facteurs.
Les ingénieurs conviennent que ce modèle correspond à leurs connaissances du procédé. Ils décident de l'utiliser pour organiser une expérimentation approfondie.
Méthode
| Fonction de liaison | Logit |
|---|---|
| Lignes utilisées | 50 |
Sélection ascendante des termes
Informations de réponse
| Variable | Valeur | Dénombrement | Nom d'événement |
|---|---|---|---|
| Couleur correcte | Evénement | 4235 | Evénement |
| Non-événement | 765 | ||
| Essais | Total | 5000 |
Coefficients codés
| Terme | Coeff | Coef ErT | FIV |
|---|---|---|---|
| Constante | 2,394 | 0,145 | |
| Temps de cuisson | 0,7349 | 0,0538 | 1,11 |
| Température de cuisson 2 | 0,5451 | 0,0541 | 1,20 |
| Temps de cuisson*Temps de cuisson | -0,384 | 0,153 | 1,04 |
| Temps de cuisson*Température de cuisson 2 | -0,5106 | 0,0562 | 1,24 |
Rapports des probabilités de succès pour les prédicteurs continus
| Incrément | Rapport des probabilités de succès | IC à 95 % | |
|---|---|---|---|
| Temps de cuisson | 2 | * | (*; *) |
| Température de cuisson 2 | 15 | * | (*; *) |
Récapitulatif du modèle
| R carré de la somme des carrés des écarts | R carré (ajust) de la somme des carrés des écarts | AIC | AICc | BIC |
|---|---|---|---|---|
| 95,81% | 95,29% | 241,87 | 243,23 | 251,43 |
Tests d'adéquation de l'ajustement
| Test | DL | Khi deux | Valeur de p |
|---|---|---|---|
| Somme des carrés des écarts | 45 | 32,28 | 0,922 |
| Pearson | 45 | 31,93 | 0,929 |
| Hosmer-Lemeshow | 8 | 7,10 | 0,526 |
Analyse de la variance
| Source | DL | Somme des carrés des écarts ajustée | Moyenne ajustée | Khi deux | Valeur de p |
|---|---|---|---|---|---|
| Modèle | 4 | 737,452 | 184,363 | 737,45 | 0,000 |
| Temps de cuisson | 1 | 203,236 | 203,236 | 203,24 | 0,000 |
| Température de cuisson 2 | 1 | 100,432 | 100,432 | 100,43 | 0,000 |
| Temps de cuisson*Temps de cuisson | 1 | 6,770 | 6,770 | 6,77 | 0,009 |
| Temps de cuisson*Température de cuisson 2 | 1 | 80,605 | 80,605 | 80,61 | 0,000 |
| Erreur | 45 | 32,276 | 0,717 | ||
| Total | 49 | 769,728 |
Equation de régression en unités non codées
| P(Evénement) | = | exp(Y')/(1 + exp(Y')) |
|---|
| Y' | = | -11,984 + 3,361 Temps de cuisson + 0,08740 Température de cuisson 2 - 0,0961 Temps de cuisson*Temps de cuisson - 0,01702 Temps de cuisson*Température de cuisson 2 |
|---|
Ajustements et diagnostics pour les observations aberrantes
| Observation | Probabilité observée | Valeur ajustée | Résiduelle | Val. résid. norm. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0,9800 | 0,9376 | 2,0298 | 2,13 | R |
| 7 | 0,9800 | 0,9396 | 1,9581 | 2,00 | R |
| 24 | 0,9000 | 0,9497 | -2,0182 | -2,15 | R |
