Exemplo de Resposta binária da análise para filtragem de experimentos definitiva

Os engenheiros de qualidade querem melhorar um processo de produção de pretzels. A cor é uma característica importante para a qualidade. Eles usam uma filtragem de experimentos definitiva para determinar quais fatores potenciais afetam a cor dos pretzels. Para essa experiência, os inspetores classificam rapidamente pequenos lotes de pretzels em duas categorias: em conformidade e fora de conformidade.

  1. Abra os dados amostrais, CorDoPretzel.MTW.
  2. Selecione Estat > DOE > Filtragem > Análise de resposta binária
  3. Em Nome do evento, insira Evento.
  4. Em Número de eventos, insira Cor passável.
  5. Em Número de ensaios, insira Ensaios.
  6. Clique em Termos.
  7. Em Incluir os seguintes termos, selecione Quadrático completo. Clique em OK.
  8. Clique em Stepwise.
  9. Em Método, selecione Critério de informação forward.
  10. Clique em OK em cada caixa de diálogo.

Interpretar os resultados

O gráfico de Pareto mostra barras para os termos do melhor modelo de acordo com o critério AICc. Dois efeitos principais estão no modelo: Tempo de cozimento (E) e Temperatura de cozimento 2 (H). O modelo também inclui o termo ao quadrado Tempo de cozimento e o efeito de interação entre os dois fatores.

Os engenheiros concordam que esse modelo corresponde ao conhecimento do processo. Os engenheiros decidem usar o modelo para planejar novas experimentações.

Regressão logística binária da filtragem de experimento: Cor passável versus Proteína da ; Água; ...

Método Função de Ligação Logito Linhas usadas 50
Seleção Forward de Termos Alcançou o AICc mínimo = 243,23
Informações da Resposta Nome do Variável Valor Contagem Evento Cor passável Evento 4235 Evento Não-evento 765 Ensaios Total 5000
Coeficientes Codificados Termo Coef EP de Coef VIF Constante 2,394 0,145 Tempo de cozimento 0,7349 0,0538 1,11 Temperatura de cozimento 2 0,5451 0,0541 1,20 Tempo de cozimento*Tempo de cozimento -0,384 0,153 1,04 Tempo de cozimento*Temperatura de cozimento 2 -0,5106 0,0562 1,24
Razões de Chances para Preditores Contínuos Unidade IC de Razão de de Mudança Chances 95% Tempo de cozimento 2 * (*; *) Temperatura de cozimento 2 15 * (*; *) As razões de chance não são calculadas para preditores que estão incluídas nos termos da interação porque essas razões dependem de valores das outras preditores nos termos da interação.
Sumário do Modelo R-quad R2 (Aj.) Deviance Deviance AIC AICc BIC 95,81% 95,29% 241,87 243,23 251,43
Testes de Qualidade de Ajuste Teste GL Qui-Quadrado Valor-P Deviance 45 32,28 0,922 Pearson 45 31,93 0,929 Hosmer-Lemeshow 8 7,10 0,526
Análise de Variância Fonte GL Desv (Aj.) Média (Aj.) Qui-Quadrado Modelo 4 737,452 184,363 737,45 Tempo de cozimento 1 203,236 203,236 203,24 Temperatura de cozimento 2 1 100,432 100,432 100,43 Tempo de cozimento*Tempo de cozimento 1 6,770 6,770 6,77 Tempo de cozimento*Temperatura de cozimento 2 1 80,605 80,605 80,61 Erro 45 32,276 0,717 Total 49 769,728 Fonte Valor-P Modelo 0,000 Tempo de cozimento 0,000 Temperatura de cozimento 2 0,000 Tempo de cozimento*Tempo de cozimento 0,009 Tempo de cozimento*Temperatura de cozimento 2 0,000 Erro Total
Equação de Regressão em Unidades Não codificadas P(Evento) = exp(Y')/(1 + exp(Y')) Y' = -11,984 + 3,361 Tempo de cozimento + 0,08740 Temperatura de cozimento 2 - 0,0961 Tempo de cozimento*Tempo de cozimento - 0,01702 Tempo de cozimento*Temperatura de cozimento 2
Ajustados e Diagnósticos para Observações Atípicas Probabilidade Obs. Observada Ajuste Resíd Resíd Pad 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 R Resíduo grande
Ao usar esse site, você concorda com a utilização de cookies para análises e conteúdo personalizado.  Leia nossa política