Entrée des données pour Régression par les moindres carrés partiels

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Effectuez les opérations suivantes pour indiquer les colonnes de données à analyser.

Dans la zone Réponses, indiquez au moins une colonne de données numériques à expliquer ou à prévoir. PLS contient plusieurs variables de réponse dans un même modèle. Dans la mesure où la méthode PLS modélise les réponses de façon multivariée, les résultats peuvent différer significativement de ceux calculés individuellement pour les réponses. Modélisez les réponses multiples de manière séparée uniquement si elles ne sont pas corrélées.
Dans la zone Modèle, indiquez les colonnes de données numériques pouvant expliquer ou prévoir les modifications de la réponse. Voius pouvez intégrer les variables continues et les variables de catégorie. Vous pouvez aussi indiquer facilement les termes d'interaction et les termes polynomiaux. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Spécification des termes du modèle dans les PLS.
Dans la zone Prédicteurs de catégorie (facultatif), indiquez les classements de catégorie ou les affectations de groupe, comme un type de matière première, pouvant expliquer ou prévoir les variations de la réponse.
(Facultatif) Dans la zone Nombre maximal de composantes, indiquez le nombre de composantes calculées par Minitab ou à validation croisée. Par défaut, Minitab calcule (ou effectue une validation croisée) soit 10 composantes, soit le nombre de prédicteurs (le plus petit de ces deux chiffres). Le nombre de composantes saisies ne doit pas être supérieur au nombre de termes dans le modèle.

Dans cette feuille de travail, Force et Epaisseur sont des réponses et mesurent la résistance à la traction et l'épaisseur du film. TempéFilière, TempRafr, Flux et TauxExtrusion représentent les variables de prévision du modèle.

C1	C2	C3	C4	C5	C6
Résistance	Epaisseur	Température de la filière	Température de refroidissement	Flux	Taux d'extrusion
8,93	4,62	150,1	80,1	1,0	10,0
8,44	3,70	134,5	49,7	5,0	-10,0
9,72	4,88	179,5	79,8	4,9	10,0
9,55	5,06	149,8	50,3	1,1	10,0