ポアソン回帰モデルを持つ予測の例

ある品質エンジニアが、成型樹脂部品の縞状の変色について懸念しています。最終製品の縞状の変色は、ホースの汚れや高温が原因で発生する可能性があります。エンジニアは、応答(欠陥)の予測変数として、3つの可能性を特定しています。エンジニアは、予測変数水準をさまざまな値に変えながら、1時間のセッションにおいて観測される欠陥の数を記録します。

エンジニアは、数種類の予測変数による樹脂部品への変色欠陥の影響を分析したいと考えています。応答変数は有限な観測空間で事象が発生する回数を表す変数であるため、エンジニアはポアソンモデルを適合します。

技師は、指定された設定で将来の観測値として可能性の高い値の範囲を特定するために、予測区間を計算します。

  1. サンプルデータを開きます樹脂の欠陥.MTW.
  2. 統計 > 回帰 > ポアソン回帰 > 予測を選択します。
  3. 応答から、変色を選択します。
  4. 表内の洗浄後の経過時間6温度115ねじのサイズを入力します。
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

Minitabは、保存モデルを使用して、変色欠陥の予測数が72.1682であることを計算します。変色欠陥の平均数が67.5477~77.1047の範囲に分布することを技師が95%信頼できることを示します。

変色の予測

回帰式 変色 = exp(Y')

Y' = 4.2436 + 0.01798 洗浄後の経過時間 - 0.001974 温度 + 0.000000 ねじのサイ ズ_小 + 0.1546 ねじのサイズ_大

設定 変数 設定 洗浄後の経過時間 6 温度 115 ねじのサイズ 大
予測 適合値の標 適合値 準誤差 95%信頼区間 72.1682 2.43628 (67.5477, 77.1047)
本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください