Normalisé: Tracez les valeurs résiduelles normalisées.
Supprimées: Tracez les résidus supprimés par Studentized.
Graphiques des valeurs
résiduelles
Utilisez des graphiques résiduels pour déterminer si votre modèle répond aux hypothèses de l’analyse. Pour plus d’informations, consultez la page Graphiques des valeurs résiduelles dans Minitab.
Diagrammes individuels: Sélectionnez les tracés résiduels que vous souhaitez afficher.
Histogramme des valeurs résiduelles
Affichez un histogramme des valeurs résiduelles.
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Affichez un graphique de probabilité normale des résidus.
Valeurs résiduelles en fonction des valeurs
ajustées
Affichez les valeurs résiduelles par rapport aux valeurs ajustées.
Valeurs résiduelles en fonction de
l'ordre
Affichez les valeurs résiduelles par rapport à l’ordre des données. Le numéro de ligne de chaque point de données est indiqué sur l’axe des x.
Quatre en un: Affichez les quatre graphiques résiduels ensemble dans un seul graphique.
Valeurs résiduelles en
fonction des variables
Entrez une ou plusieurs variables à tracer en fonction des valeurs résiduelles. Vous pouvez tracer les types de variables suivants :
Variables qui sont déjà dans le modèle actuel, pour rechercher la courbure dans les résidus.
Variables importantes qui ne figurent pas dans le modèle actuel, pour déterminer si elles sont liées à la réponse.
Le lot est un facteur
fixe
Diagramme de durée de stockage
Affichez des graphiques de durée de conservation, qui montrent l’évolution linéaire de la réponse au fil du temps. Si le lot est un facteur fixe et qu'il est inclus dans le modèle final, vous pouvez définir le nombre de lots à afficher sur le diagramme combiné et indiquer si des diagrammes individuels doivent être affichés pour chaque lot.
Diagrammes combinés
Pas de graphique combiné: N’affichez pas de graphiques qui montrent plusieurs lots.
Graphique combiné pour tous les lots: Affichez tous les lots sur un seul graphique.
Graphiques combinés avec 4 lots par graphique: Permet de ne pas afficher plus de 4 lots par diagramme. Par exemple, si vous avez 12 lots, Minitab affiche 3 graphiques qui affichent chacun 4 lots.
Diagrammes individuels
Pas de graphique pour les lots individuels: N’affichez pas un graphique de durée de conservation distinct pour chaque lot.
Graphiques pour les lots individuels: Permet d'afficher un diagramme de durée de stockage pour chaque lot.
Normalisé: Tracez les valeurs résiduelles normalisées.
Supprimées: Tracez les résidus supprimés par Studentized.
Graphiques des valeurs
résiduelles
Utilisez des graphiques résiduels pour déterminer si votre modèle répond aux hypothèses de l’analyse. Pour plus d’informations, consultez la page Graphiques des valeurs résiduelles dans Minitab.
Diagrammes individuels: Sélectionnez les tracés résiduels que vous souhaitez afficher.
Histogramme des valeurs résiduelles
Affichez un histogramme des valeurs résiduelles.
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Affichez un graphique de probabilité normale des résidus.
Valeurs résiduelles en fonction des valeurs
ajustées
Affichez les valeurs résiduelles par rapport aux valeurs ajustées.
Valeurs résiduelles en fonction de
l'ordre
Affichez les valeurs résiduelles par rapport à l’ordre des données. Le numéro de ligne de chaque point de données est indiqué sur l’axe des x.
Quatre en un: Affichez les quatre graphiques résiduels ensemble dans un seul graphique.
Valeurs résiduelles en
fonction des variables
Entrez une ou plusieurs variables à tracer en fonction des valeurs résiduelles. Vous pouvez tracer les types de variables suivants :
Variables qui sont déjà dans le modèle actuel, pour rechercher la courbure dans les résidus.
Variables importantes qui ne figurent pas dans le modèle actuel, pour déterminer si elles sont liées à la réponse.
Le lot est un facteur aléatoire
(modèle mixte)
Diagramme de durée de stockage
Affichez le graphique de la durée de conservation, qui montre l’évolution linéaire de la réponse au fil du temps.
Marginal, standard: Les résidus marginaux sont la différence entre les ajustements et les valeurs observées pour un lot sélectionné au hasard dans la population. Utilisez les valeurs résiduelles marginales pour décrire l'erreur des prévisions pour les nouveaux lots.
Marginal, normalisé: permet de créer un diagramme des versions normalisées des valeurs résiduelles marginales. Si une observation a une valeur résiduelle normalisée supérieure à 2, il peut s'agir d'une valeur aberrante dans vos données.
Conditionnel, standard : Les valeurs résiduelles conditionnelles sont la différence entre les ajustements et les valeurs observées pour les lots dans les données de l’échantillon. Vous pouvez utiliser les valeurs résiduelles conditionnelles pour vérifier la normalité des valeurs résiduelles.
Conditionnel, normalisé: permet de créer un diagramme des versions normalisées des valeurs résiduelles conditionnelles. Si une observation a une valeur résiduelle normalisée supérieure à 2, il peut s'agir d'une valeur aberrante dans vos données.
Graphiques des valeurs
résiduelles
Utilisez des graphiques résiduels pour déterminer si votre modèle répond aux hypothèses de l’analyse. Pour plus d’informations, consultez la page Graphiques des valeurs résiduelles dans Minitab.
Diagrammes individuels: Sélectionnez les tracés résiduels que vous souhaitez afficher.
Histogramme des valeurs résiduelles
Affichez un histogramme des valeurs résiduelles.
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Affichez un graphique de probabilité normale des résidus.
Valeurs résiduelles en fonction des valeurs
ajustées
Affichez les valeurs résiduelles par rapport aux valeurs ajustées.
Valeurs résiduelles en fonction de
l'ordre
Affichez les valeurs résiduelles par rapport à l’ordre des données. Le numéro de ligne de chaque point de données est indiqué sur l’axe des x.
Quatre en un: Affichez les quatre graphiques résiduels ensemble dans un seul graphique.
Valeurs résiduelles en
fonction des variables
Entrez une ou plusieurs variables à tracer en fonction des valeurs résiduelles. Vous pouvez tracer les types de variables suivants :
Variables qui sont déjà dans le modèle actuel, pour rechercher la courbure dans les résidus.
Variables importantes qui ne figurent pas dans le modèle actuel, pour déterminer si elles sont liées à la réponse.